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(深度好文)旅游大数据专家揭秘:智慧旅游背后的信令数据和模型

时间:2019-07-16 来源:嘉怡时尚


各行各业已纷纷迈入数字转型阶段,在技术和政策双重红利的背景下,旅游业如何玩出新花样?

今天的专家课堂,我们请到联通大数据有限公司旅游产品经理夏蓉,为大家讲述运营商大数据在旅游行业的赋能实践。

本文已于中国旅游研究院内刊《中国旅游大数据》杂志2018年第5期。


《联通大数据赋能智慧乐享旅游》

作者:夏蓉

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BACKGROUND
大数据催化旅游行业变革

信息存储技术和采集触点设备的提升,使得行业数据量呈指数级增长,大数据处理技术的改革创新,使得大数据不只停留在科幻作品和理论阶段,更成为各行业产业结构优化提升的催化剂。大数据基础支撑技术的夯实和迭代、数据应用的百花齐放,使得大数据进入加速渗透、飞速发展时期。

讨论数据,离不开其行业背景和行业应用作为载体。旅游行业自身的综合性较高,涉及的交叉行业多,信息价值密度高,成为大数据的理想试验田。

旅游行业的产业综合程度高,涉及交通行业、房地产行业、餐饮行业等交叉领域,同时信息高度密集,游客、管理者、运营者等行业参与者皆处于一种高度活跃的数据产生状态。在大数据快速发展的影响下,旅游行业的数据源得到指数级的扩展,让旅游数据分析方法和工具有了更多更好的选择,旅游数据分析的内容和方向也得到了极大的丰富和深化。

旅游行业的发展已经上升至国家战略,被写入国家《政府工作报告》,迸发着蓬勃的生命力。旅游人次不断攀升和消费升级持续升温,亟需进行服务能力的提升、产业结构的优化,价值边界的拓展,以及商业模式的探索创新,智慧旅游的呼声越来越烈。这些都依赖于针对海量旅游行业数据的统计分析处理,来以洞见旅游相关人群的迁徙规律、信息交流和共享方式、消费模式等,从而利用分析结果来指导行业的运营、监管和决策。

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ADVANTAGE
运营商大数据在旅游行业极具应用价值

大众旅游时代已经到来,旅游产业已经成为国家战略,将迎来更多的模式创新和发展机遇,技术和政策双重红利的释放背景下,大数据大有可为。那么通信运营商作为海量数据资源的拥有者和大数据应用的先行者,能为旅游行业带来些什么呢?

通信运营商是固定电话、移动电话和互联网接入的提供者,是移动终端入口的掌握者,这两项功能的背后蕴含的亿级别客户的不间断产生的数据流量,是业界公认的一座金矿。对于旅游行业来讲,通信运营商数据的全面性、多维性、中立性、完整性等特点,可以解决旅游行业数据离散的问题,极具应用价值。

首先,在高速发展的“移动互联网”时代,运营商的数据管道特性具备先天优势,所有和手机相关的互联网行为,运营商能准实时的获取到。其次,运营商的数据资源丰富,采集的数据维度丰富。另外,运营商的数据具有时序性的特点,可以对用户行为的时间、位置移动的时间进行连续性的分析。在旅游行业,运营商在数据安全合法下对群体游客进行分析汇总,得出统计级的规律性数据,快速推进旅游行业的信息化进程,全流程进行洞察和运营能力提升。

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CAPABILITY
联通大数据在旅游行业创新和探索

大数据的行业赋能,离不开对行业的业务背景的深入研究和特色场景的不断探索。

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全国数据一点集中

众所周知,旅游行业的一大特色就是游客主体流动性强,空间地理的跨度很大,并且随着大众出行时间的非节日化,群体出行时间上的周期性也在逐渐削弱,对数据的跨时空采集要求很高。联通大数据早在2014年就率先在业内完成全国数据集中,所谓“一点集中,服务全国”。这种数据服务模式在面对旅游行业需求时,可以快速摆脱运营商分省而治的限制,快速支撑数据应用服务。

02

信令数据清洗

通信运营商的数据源维度丰富,包含了上述的身份数据、上网行为、通信行为等,但对于旅游行业的游客行为研究,最具价值的数据必然是位置数据——包括去标识化后的用户主动、被动触发的所有行为的时间和位置信息。而位置数据的核心,就是信令数据以及工参数据。

移动通信系统中,如果在一定区域里两基站信号强度剧烈变化,手机就会在两个基站间来回切换,对应的信令记录也会不断更新和增加,这就会产生所谓的“乒乓效应”。 

显然,用户一旦进入存在“乒乓效应”区域,其信令事件就会大幅激增,对信令数据分析产生干扰,需要采取一定措施予以解决。如果在短时间内切换数量超过一定阈值,即认为存在“乒乓效应”。再利用判定的结果,提出原始信令数据中的记录,完成对数据的清洗。大大提高信令事件的可用性以及分析结果的准确性。

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游客模型构建

旅游垂直行业展开数据分析的一个前提是,分析的主体为游客。简单的两个字,背后隐藏着一个模糊的概念,何为游客,怎样去定义,怎样去做基础数据源的组合和筛选比较合理。

基于多年的行业服务经验,以及与权威部门-国家旅游局的合作探讨,中国联通大数据的运营商特色的游客口径定义如下规定游客原始统计口径基于去标识化后的原始信令日表数据,基于联通职住地模型,在剔除职住地用户的前提下,选取停留时长>=6小时的省份、地市和区县范围的用户,或选取停留时长>20分钟的景区范围内的用户,同时剔除流入地市30天内驻留12天以内用户。

其中6小时、20分钟是国家旅游局官方的游客标准,12天则是具体的项目合作中逐渐沉淀的较科学的过滤条件。这样就使得我们的游客口径更加严谨,更加具有决策指导意义。

前面提到的职住地模型,即联通大数据公司研发的工作地模型、居住地模型。大数据公司的研发团队首先根据大多数人的作息规律,每个月进行一次计算,按照日处理月计算的形式提供职住地信息。即通过对去标识化后的个人日间和晚间驻留地的长期历史数据分析,作为个人的职驻地信息,通过个体职驻获得区域范围内的群体职驻。

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质心点校验

联通大数据将用户的停留状态信息定位至空间网格之上,并通过一系列技术手段,不断进行位置校正,尽可能真实地在空间网格上映射出用户位置。通过对信令数据的长时间观察和沉淀,将同一个用户在某一区域的多次位置相近的停留汇聚为一个较大的停留偏好区域,根据出现的频次为每个停留网格的中心点进行相应加权,最终根据加权系数确定偏好区域的质心位置。

这样做,既兼顾了将相近的停留点归一化统计的要求,大大冲抵了离散点对位置的干扰,又根据用户的真实位置信息对停留位置做了更精准的推测。

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栅格化

信令数据的人流分析颗粒度主要为基站覆盖面积大小,位置类的数据完全依赖于信令基站。这样统计的时候会有局限性,比如:统计的区域范围比较小,但是基站覆盖的范围比较大的时候,会导致客流统计出来数据量大(包含了周围)。要解决这个问题,就需要对地理位置进行删格化的处理,传统栅格划分250*250m的格子后,生成码表,基站经纬度数据入格时需要查表或做经纬度判断,效率不高。

联通大数据公司的删格处理方式是信令数据进行轨迹分析后,得到去除大部分噪声的准确经纬度驻留坐标。在此基础上进行入格处理。栅格模型可直接对经纬度入格,无需查表。栅格大小(颗粒度),可进行调整。框选目标区域后,栅格统计信息通过面积计算加权,可以更精确的反映该目标区域内统计信息。

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APPLICATION
联通大数据旅游行业应用实践

大数据不是数据的简单的集合,而是充分挖掘数据的价值并加以运用。数据价值重在应用。在运营商中,联通大数据旅游行业的探索发挥了“先锋”作用。早在2014年中国联通就进入旅游行业,通过数据建模和数据分析实现对游客的精准分析。至今,联通大数据通过真实、实时、有效的数据服务于景区、涉旅企业和旅游机构等。

01

整体架构

大数据支撑旅游智慧化,结合旅游局、景区、涉旅企业、游客4类服务对象的需求进行旅游产品的建设。让数据使旅游更智慧,解决游客来自哪里、游客关注什么方面、游客有哪些不满、哪些地方和时段易出现游客拥堵、哪些景点最受游客欢迎、哪些线路游客不多等等问题。

02

应用实践

1)“旅游+”全方位决策支撑平台

旅游大数据平台从2015年1.0版本开始,到2018年迭代升级成“旅游+”全方位支撑平台,“旅游+”的含义就是以运营商数据为基础,横向扩展、纵向贯穿,打造旅游行业的规模资源池。平台的主要目标是:

  • 运营商大数据与旅游行业基础数据进行整合、分析、挖掘、预测;

  • 解决信息孤岛、数据采集标准、信息交换和数据共享的问题;

  • 构建全域旅游数据资源库,利用科学化、智能化、人性化的大数据分析系统,发挥数据综合服务和应用效能,为旅游管理部门提供多维度精准分析及有效挖掘。

版本发布后,迅速在山东落地。“旅游+”平台现在主要有12个功能模块,未来在数据资源不断地完善扩充下,会进行功能的累积迭代,以此突出“+”的特征。12个功能模块如下:


2)旅游大数据报告

旅游大数据报告以群体游客为主要研究对象,以旅游产业发展为主要研究目标,对游客行为偏好、游客画像、游客路径选择、游客停留天数、游客交通工具、游客来源地等进行多维度的分析。以群体游客的分析数据反映特定城市、特定区域或者特定景区的特点和问题,以此推动整个旅游产业的良性循环,带来旅游产业的高速发展。

旅游大数据报告分为月度报告、节假日报告和竞品分析报告三种形式。

  • 月度报告:按月统计,以一个月为主要统计周期,进行指定区域的各类分析。

  • 节假日报告:按天统计,以特定的节假日为统计周期,进行指定区域的分析,包含节假日和平时的客流量比对等,以此判断节假日出行的特点和规律。

  • 竞品分析报告:按需求,对两个以上的城市、区域和景区进行比对分析,从客流量、舆情、游客特点等进行比对,辅助本城市或者区域、景区等进行应对以及变革,促进信息化的发展。


我国的旅游业正处在蓬勃发展时期,游客对旅游的品质要求也越来越高。大数据的核心价值在于可以科学的反应出统计结果,有效地帮助相关机构提升决策力。中国联通大数据将继续积极发挥自身大数据优势,不断寻找新的切入场景,深挖数据价值,加速大数据对旅游产业的全方位赋能。




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