旅游舆情监测项目简介

旅游舆情监测项目简介XX科技股份有限公司编制

目录一、旅游舆情监测项目背景 3二、客户情况及市场情况 31.客户情况 32.市场情况 3三、技术选型 4四、项目团队构成 5五、团队成员技能需求 6

旅游舆情监测项目背景近年来，随着人们生活水平的不断提高，国内旅游热不断高涨，特别是每逢节假日，各大景区人满为患，于是各种旅游负面舆情频频爆出，引发一场场旅游舆情危机。旅游业因其行业性质一直以来都是网络舆论关注的焦点之一，由于涉及人员面大、人员数量多且过分集中，因此一旦发生负面突发事件就极易引发大面积快发传播发酵，形成旅游舆情热点，甚至成为引人注目的公共事件，而旅游部门稍不注意也极易被推倒舆情风口浪尖。因此，拥有一套行之有效的舆情监测方案，以帮助旅游部门快速准确监测网上各类旅游负面舆情，全面了解社会公众关切的旅游相关问题，从而及时采集准确的应对措施，以预防、减少和消除突发旅游舆情造成的负面影响成为旅游部门一项重要工作之一。客户情况及市场情况客户情况舆情是指在—定的社会空间内，围绕中介性社会事件的发生、发展和变化，作为主体的民众对作为客体的社会管理者、企业、个人及其他各类组织及其政治、社会、道德等方面的取向产生和持有的社会态度。社会舆情映射到互联网环境中产生了旅游舆情，随着因特网在全球范围内的蓬勃发展与应用，互联网环境中的的信息数据也呈几何级数的速度迅速膨胀。而在当今这个大数据时代，不仅给旅游舆情的相关工作带来了挑战，同时也带来了机遇。市场情况当前，在旅游舆情的研究方面比较成熟、主流的分析方法主要有网络调查法、基于统计规则的模式识别方法、基于内容挖掘的主题检测方法等。现在在旅游舆情的大数据4v特征之下，旅游舆情的分析在针对大量显性舆情而进行的同时也要将目光更多的投向隐性舆情的方面，就是那些虽不是直接的旅游舆情内容，却间接反映网民态度、情绪、意见的信息数据。以上几种方法均存在一定的局限性。一些新的方法应运而生。首先，在大数据时代的背景下，数据挖掘的方法已经在更大程度和更广范围的应用到了旅游舆情的分析和研究之中。数据挖掘—般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。其次则是聚类(dustering)分析法，即根据对某种相似程度的度量，按照相似度将数据对象分组成为多个类或簇。聚类分析法已经被广泛的应用于很多方面的数据分析研究中。最后则是社会网络分析法(SNA）,即通过对个体之间的关系构建模型并进行描述，对这些模型中包含的结构及其对个人和整个群体的影响进行分析。当今世界是信息的世界，而大数据已然成为这个信息世界的主流。大数据集合了海量不同种类的数据，使得各行各业之间数据的交互更加便利。舆情分析的核心是数据挖掘和数据分析。大数据时代的来临，为相关机构对旅游舆情的分析提供了海量的数据资源、动态的数据变化和更为精准的数据处理方式。旅游舆情的相关研究在大数据的基础上定然会产生更加长足的发展。技术选型CDH/FlumeKafka 数据采集，结合数据流技术对接各类应用系统及数据库的数据资源CDH/HDFS 文件类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HBASE 格式类数据整合与存储，HADOOP技术路线CDH/HIVE 数据清洗CDH/SPARK 离线数据开发及处理FLINK 实时数据开发及处理CDH/SPARK 数据服务及安全CDH/YARN+CM 数据负载及集群管理CDH/HIVESparkML 数据分析及智能TABLEAU 针对数据分析及智能提供自助式或嵌入式的可视化分析图表ELASTICSEARCH 针对数据分析及智能提供面向用户的全局数据探索或面向应用的全局数据搜索HADOOPYARN 针对数据服务及安全类应用的定制开发提供微服务运行环境技术管理工具项目团队构成表1团队成员表姓名性别学历职称专业工作单位联系电话项目中的分工每年工作时间(月)签字成员B男本科高级大数据工程师应用电子技术XX科技股份有限公目管理12成员C男本科高级大数据工程师体育医术总监12成员D男本科中级软件工程师计算机科学与技件开发12成员E男本科高级大数据讲师计算机科学与技术159228