基于电信运营商移动承载网络的旅游大数据应用

基于电信运营商移动承载网络的智慧旅游大数据应用一、项目背景国家旅游局正式将2014年旅游宣传主题确定为“美丽中国之旅——2014年智慧旅游年”。要求各地旅游局以智慧旅游为主题，引领智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设，以信息化带动旅游业向现代服务业转变。在信息化迅速发展的今天，智慧旅游的发展离不开大数据，需要依靠大数据提供足够有利的资源，智慧旅游才能得以“智慧”发展。国内大众持续增长的旅游需求以及哈尔滨持续增长的旅游目的地吸引力，让哈尔滨的游客数量保持高位运行，尽管哈尔滨在公共服务的基础设施上做了大量投入，但在激增的客流面前，依然不能满足需求。尽管哈尔滨旅游产业运行监测调度平台及时监测到了景区客流信息，并通过视频监控与应急指挥系统进行了应急处理，但由于缺少数据积累和大数据分析系统，无法挖掘游客出行规律，缺少前期客流出行预警及引导手段，旅游市场精细化管理还处在事中监控和事后应急处理阶段。移动互联网时代旅游者手中的手机是唯一一个伴随整个旅游活动的信息交流介质，也是有关旅游者大数据的主要来源。目前在移动通讯数据方面的旅游大数据应用探索主要是：1.移动手机信令数据。2013年以来，国内陆续有省市目的地与电信运营商合作，通过采集分析移动手机信令数据来监测旅游景区内旅游者的归属地信息，其中山东省监测省内的50家景区，范围最大。通过监测可以分析各个景区游客的客源结构、停留时间和实时流量，其中景区的客源结构数据尤其重要。这是国内目的地第一次基于大数据分析获取旅游者信息的模式，也是第一次通过信息技术手段直接获取旅游者信息方式。通过近两年的实践情况来看，优势是时效性强，数据获取直接，客源分析数据详尽，客源区域分布数据可以到地级市。缺陷是对位于市区的景区在区分本市市民手机和本市游客手机时，经常有误差；另外对于黄金周和非黄金周时段的不同流量算法还存在问题，有待进一步优化解决。山东已开始尝试把监测范围扩大到目的地城市，以目的地城市手机漫入漫出数据为基础，分析外来旅游者相关信息，同时把合作范围扩大到移动、联通和电信三大运营商。从目前来看，这是分析目的地景区旅游者属性信息尤其是客源结构信息最准确最有效的方法。2.移动手机LBS数据。百度推出的景区热力图是这方面有益的探索，它是通过游客的LBS数据，分析得出旅游者的行为信息，借以了解景区内游客的分布和聚集状态。景区通过积累时期数据，可以研究不同时期以及一天中不同时间游客的分布聚集规律和流动特点，对景区的内部管理和来源地的宣传指引有很大的帮助。另外结合LBS数据和搜索数据还开展了景区流量预测和城市流量预测，这也是国内第一个通过大数据分析方法预测旅游者的行为数据，其标志意义非常大，尤其是旅游大数据分析开始步入预测领域，以可视化的方式展现景区和旅游城市未来一段时间游客的流量和流向，以及各景区的旅游商业价值。3.市旅游局在一些旅游相关项目上的数据采集为政府提供安保服务支撑，预测和实时监控活动现场人员聚集情况，如哈尔滨马拉松、端午节、庙会等重大活动提供精确数据。目前旅游业对移动通讯数据的应用还处于初级阶段，从以上两种模式来看，手机信令数据长于分析景区以及目的地客源结构等旅游者属性信息，移动LBS数据长于分析景区以及目的地的旅游者行为信息。在这种背景下，必要进一步对旅游景区游客流量监测和游客来源地进行深入研究和分析。因此建立人流分析系统。通过对境内外游客游览喜好地和归属地的分析，从而多线条给哈尔滨旅游市场画像，进一步发掘游客出行规律，为旅游市场管理和游客出行引导提供数据基础。旅游大数据的来源多样化，数据分析的主要对象是旅游者。移动互联网时代，伴随旅游者的数据“触发”介质越来越多，比如信息获取工具（PC、移动电话等）、身份验证（二代身份证、电子护照、身份手环）、交通工具（汽车、车联网）、结算工具（银行卡）等。从旅游者产生旅游冲动开始，到返回常住地乃至以后相当长的时间，旅游者要通过各种“介质”与外界进行信息交流，有交流就有数据“痕迹”，形成了大数据的来源。大体上，这些数据可以得出三方面结果：一是旅游者属性信息；二是旅游者行为信息；三是旅游者信息获取行为信息。这些信息对旅游目的地来说极其重要，是旅游目的地进行统计分析以及制定战略决策的重要依据，在时效性、精确性、全面性等方面大大优于传统的旅游统计方式。二、需求分析按照月份统计到哈尔滨以及11个暂定景区（中央大街、太阳岛周边、呼兰河口、伏尔加庄园、亚布力、文庙极乐寺、龙塔、虎园和大剧院、城市规划馆、会展中心、松北万达城）到访的外地（具体分为其他省和境外归属国家）和本地客户数量。重大活动保障支撑，包括哈尔滨马拉松、端午节、庙会等突发不定期举行的重大活动，预计一年不超过5次。具体结果的演示以表格形式呈现，例如下表所示。五、技术实现方案区域移动用户流量统计业务系统组网拓扑如下：区域移动用户流量统计业务基于区域信息服务系统实现。七号信令采集平台复接收敛BSC与MSC之间以及MSC与HSTP之间的信令，送至区域信息服务业务系统（拓扑图中左边红框部分）；业务系统通过分析信令，得到手机用户的位置、手机号码等相关信息，送至上层应用系统（上图中边蓝框部分），应用系统对信息进行统计分析处理，得到统计结果。2、区域手机用户流量统计业务技术实现的总体结构如下：区域实时人数统计程序订阅交换中心数据，实时对接收到的采集数据进行统计。包括实时对区域内人数和客源人数进行统计以及用户在扇区的进入次数和停留时间进行统计。程序输出为基本的统计数据，以便进一步进行分析和应用。（1）基本数据统计模块基本数据统计模块是对接收到的采集数据进行基本的统计，形成基本的统计数据，以便对这些数据进一步分析和统计。该模块形成的记录包括用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。区域人数统计、区域客源人数统计、用户行为数据统计都是基于这些基本数据进行统计的。用户最新位置记录，记录用户当前所在扇区和最后更新时间。当接收到采集数据以后首先检查以前是否有此用户的记录，有就更新用户的最新所在扇区。没有就把接收到的采集数据作为用户的最新记录。扇区内用户进入次数、停留时间记录，记录用户进入某个扇区的次数和累计停留时间。接收到采集数据以后，通过用户最新位置记录判断上次是否在此扇区。如果上次不在此扇区，并且扇区内存在用户记录，用户在此扇区的进入次数加1，累计停留时间不变，并更新原所在扇区的累计停留时间；如果没有用户记录，在此扇区内添加一条用户记录，进入次数为1，累计停留时间为0。如果位置没有变化更新所在扇区的累计停留时间，进入次数不变。累计停留时间（单位：秒）=上次停留时间+(当前时间-上次更新时间)。下图是基本数据统计流程：（2）区域人数统计模块区域人数统计是对当前扇区内的用户数进行统计，形成扇区内实时用户数记录。该统计的数据输入是基本数据统计模块输出的用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。循环扇区内用户记录，判断用户是否还在该扇区，如果还在，用户数加1，最终形成扇区内实时用户数记录。扇区内用户的确定条件：用户最新位置记录中的扇区等于此扇区。下图是区域人数统计流程：（3）区域客源统计模块区域客源统计是针对当前扇区内的不同的用户归属地区进行统计，形成扇区内实时用户来源数记录。该统计的数据输入是基本数据统计模块输出的用户最新位置记录和扇区内用户进入次数、累计停留时间记录。循环扇区内用户记录判断用户是否还在该扇区，如果还在该扇区，从手机号段与区号关系数据中获取用户开户地区号，该扇区该区号用户数加1，最终形成扇区内实时用户来源数记录。用户归属地区，使用用户号码号段从手机号段与区号关系数据中获取。用户是否还在扇区内的确定条件=用户最新位置记录中的扇区等于此扇区。下图是区域客源人数统计流程：（4）用户行为统计模块用户行为统计是对用户在扇区内的进入次数和累计停留时间进行定时统计输出，输出方式为文件。然后系统根据逻辑判断规则，为用户提供和展现统计数据。下图是用户行为统计输出流程：六、项目商务模式1.景区流量监控项目：针对11个景区进场常态景区流量监控。2.大数据分析项目：在景区流量监控的基础上，开展数据分析。3.全市范围的来访游客数量来源地分析4.具体旅游活动的项目数据支持七、项目意义1、经济效益由于该项目是电信核心能力的体现，项目实施后，难以被替代，具有很好的业务粘性。2、社会效益对内（旅游局）：全面提升旅游营销精准度、资源配置合理性。对外（游客）：打造引导游客出行，提高游客舒适度的全新手段。项目对旅游景区游客流量进行了深入研究，有效提高了当前景区游客流量监测的前瞻性，提升了景区游客流量统计分析的应用性，可以更好的引导游客进行旅游行程安排。这是旅游局现有平台及数据的基础上，通过整合相关资源和大数据分析，为旅游预警和决策提供数据支持的首次尝试。数据的整合和提炼、海量数据的分析、数据对实际工作的辅助应用等在本项目中都进行了有益的探索。通过旅游局对公众发布各景区旅游舒适度指数，引