深入浅出:数据分析中的常用名词解析
2.半结构化数据:这类数据介于结构化数据和非结构化数据之间,部分有结构,部分无结构。旅游行业的半结构化数据主要来自于用户生成内容UGC平台,如评论、点评等。
3.非结构化数据:这类数据是指没有特定的结构和格式,难以直接用计算机语言进行处理和分析的数据。旅游行业的非结构化数据主要包括用户在社交媒体上发表的评论、图片、视频等内容。
1.旅游客户信息数据:包括旅游者的基本信息、旅游偏好和需求等。具体指消费者行为分析所涉及的用户预订、评价、搜索、浏览等数据,以及基于这些数据进行的用户画像、偏好模型构建等。
2.旅游产品信息数据:包括旅游线路、旅游团、自由行等产品的相关信息,如价格、行程安排、活动安排等。具体指目的地管理分析所涉及的目的地旅游资源分布、人流量分析、旅游产业链分析等。
3.交通出行数据:包括各种交通工具的运营情况,例如航班、列车、汽车、轮船等的时刻表、票价、座位预订等信息。具体指供应链管理分析所涉及的酒店供应链、航空公司供应链、旅游交通供应链等。
4.景点门票数据:包括景区门票价格、开放时间、游客数量、游客满意度等信息。具体指目的地管理分析所涉及的旅游资源分布、人流量分析、旅游产业链分析等。
5.住宿数据:包括酒店的房间价格、入住率、评价等信息。具体指供应链管理分析所涉及的酒店供应链。
6.餐饮数据:包括餐厅的位置、菜品种类、价格、评价等信息。具体指目的地管理分析所涉及的餐饮资源分布、人流量分析等。
五、根据数据时效性分类
1.实时数据:这类数据可以实时获取、分析和处理,并及时向用户提供反馈。例如景区游客数量统计、酒店入住情况、航班动态等。
2.近期数据:这类数据是指较新的数据,但不需要实时处理,可以进行批量处理和分析。例如近一个月的订单记录、评价记录、客户信息等。
3.历史数据:这类数据是指较早的数据,用于对过去的趋势、模式等进行分析和预测。例如历史天气数据、历史酒店入住率、历史航班延误情况等。
六、根据数据分析目的分类
1.消费者行为分析:这类数据主要用于了解旅游消费者的消费行为、旅游偏好和需求等。例如用户预订、评价、搜索、浏览等数据的分析,以及基于这些数据进行的用户画像、偏好模型构建等。
2.目的地管理分析:这类数据主要用于了解目的地的运营情况、产品开发、景区管理等方面。例如基于旅游大数据分析的目的地旅游资源分布、人流量分析、旅游产业链分析等。
3.供应链管理分析:这类数据主要用于了解旅游产业中各个环节的供应链关系和效率,例如酒店供应链、航空公司供应链、旅游交通供应链等。
4.营销策略分析:这类数据主要用于了解旅游市场的竞争情况、营销效果等信息,以优化营销策略。例如基于旅游大数据分析的市场热度、竞争对手分析、定价策略优化等。