大数据数据库有哪些

问题一：大数据技术有哪些 非常多的，问答不能发link，不然我给你link了。有譬如Hadoop等开源大数据项目的，编程语言的，以下就大数据底层技术说下。

简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：

Z-Suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(Scale-Up)，全面支持横向扩展(Scale-Out)。Z-Suite主要通过以下核心技术来支撑PB级的大数据：

跨粒度计算(In-Databaseputing)

Z-Suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，Z-Suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(In-Database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。

并行计算(MPP puting)

Z-Suite是基于MPP架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。Z-Suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的PC，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，Z-Suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对TB/PB级数据分析的秒级响应。

列存储 (Column-Based)

Z-Suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高I/O 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。

内存计算

得益于列存储技术和并行计算技术，Z-Suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

问题二：大数据使用的数据库是什么数据库 ORACLE、DB2、SQL SERVER都可以，关键不是选什么数据库，而是数据库如何优化！ 需要看你日常如何 *** 作，以查询为主或是以存储为主或2者，还要看你的数据结构，都要因地制宜的去优化！所以不是一句话说的清的！

问题三：什么是大数据和大数据平台 大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据平台是为了计算，现今社会所产生的越来越大的数据量。以存储、运算、展现作为目的的平台。

问题四：常用大型数据库有哪些 FOXBASE

MYSQL

这俩可算不上大型数据库管理系统

PB 是数据库应用程序开发用的ide，根本就不是数据库管理系统

Foxbase是dos时代的产品了，进入windows时代改叫foxpro，属于桌面单机级别的小型数据库系统，mysql是个中轻量级的，但是开源，大量使用于小型网站，真正重量级的是Oracle和DB2，银行之类的关键行业用的多是这两个，微软的MS SQLServer相对DB2和Oracle规模小一些，多见于中小型企业单位使用，Sybase可以说是日薄西山，不行了

问题五：几大数据库的区别 最商业的是ORACLE,做的最专业,然后是微软的SQL server,做的也很好,当然还有DB2等做得也不错,这些都是大型的数据库,,,如果掌握的全面的话,可以保证数据的安全 然后就是些小的数据库access,mysql等,适合于中小企业的数据库100万数据一下的数据如有帮助请采纳,谢!

问题六：全球最大的数据库是什么 应该是Oracle，第一，Oracle为商业界所广泛采用。因为它规范、严谨而且服务到位，且安全性非常高。第二，如果你学习使用Oracle不是商用，也可以免费使用。这就为它的广泛传播奠定了在技术人员中的基础。第三，Linux/Unix系统常常作为服务器，服务器对Oracle的使用简直可以说极其多啊。建议楼梗多学习下这个强大的数据库

问题七：什么是大数据？ 大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。(在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法[2]）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

说起大数据，就要说到商业智能：

商业智能（Business Intelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。

商业智能作为一个工具，是用来处理企业中现有数据，并将其转换成知识、分析和结论，辅助业务或者决策者做出正确且明智的决定。是帮助企业更好地利用数据提高决策质量的技术，包含了从数据仓库到分析型系统等。

商务智能的产生发展

商业智能的概念经由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人们广泛了解。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。

商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语，其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件。它把先进的信息技术应用到整个企业，不仅为企业提供信息获取能力，而且通过对信息的开发，将其转变为企业的竞争优势，也有人称之为混沌世界中的智能。因此，越来越多的企业提出他们对BI的需求，把BI作为一种帮助企业达到经营目标的一种有效手段。

目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。这里所谈的数据包括来自企业业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商资料及来自企业所处行业和竞争对手的数据，以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。而商业智能能够辅助的业务经营决策既可以是作业层的，也可以是管理层和策略层的决策。

为了将数据转化为知识，需要利用数据仓库、线上分析处理（OLAP）工具和数据挖掘等技术。因此，从技术层面上讲，商业智能不是什么新技术，它只是ETL、数据仓库、OLAP、数据挖掘、数据展现等技术的综合运用。

把商业智能看成是一种解决方案应该比较恰当。商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。

企业导入BI的优点

1随机查询动态报表

2掌握指标管理

3随时线上分析处理

4视觉化之企业仪表版

5协助预测规划

导入BI的目的

1促进企业决策流程(Facilitate the Business Decision-Making Process)：BIS增进企业的资讯整合与资讯分析的能力，汇总公司内、外部的资料，整合成有效的决策资讯，让企业经理人大幅增进决策效率与改善决策品质。

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问题八：数据库有哪几种？ 常用的数据库：oracle、sqlserver、mysql、access、sybase 2、特点。 -oracle： 1数据库安全性很高，很适合做大型数据库。支持多种系统平台（HPUX、SUNOS、OSF/1、VMS、 WINDOWS、WINDOWS/NT、OS/2）。 2支持客户机/服务器体系结构及混合的体系结构（集中式、分布式、 客户机/服务器）。 -sqlserver: 1真正的客户机/服务器体系结构。 2图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 -mysql: MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 -access Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。 但是它的同时访问客户端不能多于4个。 -

问题九：什么是大数据 大数据是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 大数据首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构：云存储、分布式文件存储等。

数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机理解自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(putational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘：分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

要理解大数据这一概念，首先要从大入手，大是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、、地理位置信息，等等。

第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的>>

问题十：国内真正的大数据分析产品有哪些 国内的大数据公司还是做前端可视化展现的偏多，BAT算是真正做了大数据的，行业有硬性需求，别的行业跟不上也没办法，需求决定市场。

说说更通用的数据分析吧。

大数据分析也属于数据分析的一块，在实际应用中可以把数据分析工具分成两个维度：

第一维度：数据存储层――数据报表层――数据分析层――数据展现层

第二维度：用户级――部门级――企业级――BI级

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份――商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

3、数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具；

Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件；

SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics；我从30开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件；

SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！

JMP分析：SAS的一个分析分支

XLstat：Excel的插件，可以完>>

你是要软件还是要文字报告啊？

需求分析可是报告，那个可不懂得怎么给你写

数据库要设计 也要你提供你需要的字段和这个数据库是不是要和客户资料挂钩？

字段就是比如：客户名 爱好 已参与的旅游线路ID 时间段 V等等

北京(中心基地)、贵州(南方基地)和乌兰察布(北方基地)。

中心和南方基地大数据中心于2015年启动，“内蒙古政务云大数据灾备中心”在次年启动，2020年在享有“草原云谷”之称的乌兰察布市集宁区正式投产运营。

2015年1月16日，由蓝汛与北京市供销总社共同投资的蓝讯首鸣国际数据中心项目启动仪式在北京天竺综合保税区举行。据了解，该数据中心是北京首个国家级、超大规模云数据中心，产业园占地面积8万平方米，包含9栋数据中心机房和1栋感知体验中心。

2015年7月9日，首个国家级数据中心——灾备中心落户贵州，该大数据库灾备中心在贵州揭牌，这标志着大数据专项行动第一阶段任务顺利落。位于贵州贵安新区的国家旅游大数据库灾备中心机房内，有着一根特殊的网络虚拟专线，这条专线跨越了北京与贵州之间2200多公里的距离，实现了国家旅游局北京机房与贵州灾备中心数据的同步传输和异地备份。乌兰察布国家大数据灾备中心启动大会于2016年07月08日早上八点正式启动，内蒙古自治区主席布小林出席会议。乌兰察布市委市政府依据自身地理位置优越，地质板块稳定，电力资源丰富，气候冷凉适宜，临近京津冀经济圈核心市场等优势，将信息产业作为战略性新兴产业来发展，致力于将乌兰察布市打造成面向华北、服务京津的国家级云计算产业基地，为承接高科技产业、加快产业转型升级提供强有力的支撑。市委市政府将为该建设国家大数据灾备中心项目提供充足的土地与极具竞争力的投资政策吸引广大企业参与建设。

过去两年多，疫情的爆发曾让 旅游 线下市场短暂停滞甚至停摆， 旅游 行业受到不同程度的影响。在疫情常态化的当下， 旅游 市场不断出现一些新变化。为适应这种新变化，山东省文旅厅与国内头部线上平台合作，一方面通过打造高质量 旅游 产品、发放文旅券激发居民消费热情;另一方面通过开展多种营销活动持续扩大品牌声量。借助“产品”与“营销”双管齐下，山东 旅游 市场走出了一条文旅融合发展新路子。

旅游 大省在线“转身”

疫情的发生不可避免地影响到山东线下 旅游 市场的发展。疫情发生后，山东省文化和 旅游 厅第一时间就开始利用新媒体端的优势，在全国率先搞起了在线直播，利用“云 旅游 ”的方式来宣传推介“好客山东”，线上成为“好客山东”营销宣传的另一个“主战场”。

山东是孔子的故乡， 历史 文化气息浓厚，再加上海洋、森林、冰雪等 旅游 资源丰富，海洋 旅游 、生态 旅游 、冰雪 旅游 近几年发展快速，丰富的 旅游 资源成为山东发展线上 旅游 的“底气”。

事实证明，顺应风口上的在线 旅游 热潮，山东的在线 旅游 市场发展较为快速，取得了不错的成绩。据统计，2021年，仅在携程平台，山东省在线 旅游 人次同比2020年同期增长3651%，恢复至疫情前2019年同期9112%。2021年在线 旅游 总收入同比2020全年增长3979%，恢复至疫前2019年同期的7847%。山东在2021年的度假和酒店产品的人均消费已经超过2019年同期水平。

其中，携程数据显示，从产品消费人次看，酒店、其他(包含 美食 、购物、周边游等产品)、机票、门票为山东在线 旅游 主要业务来源，其中酒店业务2021年占比6627%，同比2019年同期增长1394%。

优秀的在线 旅游 成绩背后，是山东省文化和 旅游 厅与以携程为首的在线 旅游 平台合作，推进文旅消费向数字化、智慧化发展，加强 科技 赋能，促进当地文旅产业高质量发展的努力。

高质量 旅游 产品“引客来”

疫情常态化，让 旅游 市场出现新变化，家庭自驾出游开始受到越来越多人的欢迎。为应对疫情突袭，完善自身 旅游 产品，2020年起，山东省文化和 旅游 厅与携程合作，重点培育周末游、亲子游、近郊游等主题产品线路，推出系列宣传推广内容，助力“好客山东”开展品牌形象建设。

在 旅游 产品方面，针对度假需求上升，和消费客群个性化、追求高品质的特点，山东文旅产品研发思路从传统的以景区为核心向以酒店、民宿等为核心转变。“千年传承，鲁之大雅，济南曲阜3天2晚八大菜系之首的味蕾朝圣”，可以体验孔府菜传承人定制欢迎晚宴;“青城时光，山海之恋，浪漫青岛4天3晚私属游艇+海景温泉美宿”等面向出境回流国内的中高消费人群，推出专属讲解、私属游艇、定制海鲜宴等高端定制化产品，满足其小众、定制、品质、私享的需求……针对不同主题，通过结合特色文旅资源，山东省文旅厅联合携程打造的一批滨海休闲、游艇度假、自驾、温泉、滑雪等高品质、高附加值和高生态质量的山东 旅游 产品，成为线上的爆款产品。

具体承担山东 旅游 产品研发与推广工作的山东省 旅游 推广中心负责人表示，这些高品质 旅游 产品与之前相比有三种转向——一是从平价的、大众化的向品质化的、个性化的 旅游 产品转变，二是从游览观光型向休闲度假型、深度体验型的 旅游 产品转变，三是从资源导向型向市场导向型的 旅游 产品转变。

为刺激线上文旅消费，在线上形成全省共促文化和 旅游 消费的良好氛围，2021年，山东省文化和 旅游 厅还联动全省16地市，连同携程推出多种文旅券，取得不错的市场反响。

在线营销扩大品牌声量

2021年夏，山东省文化和 旅游 厅策划“Z世代山东打卡季”，招募十位 旅游 垂直领域网红达人来山东开展主题旅行打卡并通过微博话题、图文攻略、短视频等“种草”山东新玩法，活动总曝光量超132亿;9月，山东推出30条全省自驾精品线路，集合172个自驾 旅游 点、56个自驾露营地在百度、高德、腾讯三大地图上线，直接触达自驾游客群，实现精准营销……借助新媒体和网络平台，山东省文化和 旅游 厅充分利用线上优势，通过多个在线营销活动，不断扩大“好客山东”品牌传播声量，有效提振文旅市场。

进入2022年，山东 旅游 的新媒体宣传依然处在不断创新的路上。春节前，山东省文化和 旅游 厅推出29个“山东人文 探索 之旅”，通过好客山东网、官方公众号等方式进行线上推广;伴随冬奥来临，山东省文化和 旅游 厅从2021年12月至2022年2月，在全省广泛开展“精彩冬奥会 齐鲁冰雪游”系列活动。这些活动不仅取得了良好的 社会 效果，也让参与的文旅企业取得了实实在在的经济效益。

据了解，下一步，山东将继续发力完善高品质 旅游 产品，上半年重点围绕山东的黄河、海洋资源研发相关产品，拟邀请国内重点旅行社及OTA的 旅游 产品研发团队分批入鲁踩线，整合省内沿黄、沿海的新景点、新项目、新业态等文旅资源，面向不同市场、不同客群，设计推出一批包含自然生态、人文体验、亲子研学、民俗风情、自驾休闲、康养健身等类别的周边游、深度游、微度假等高品质产品，这些产品将于5月发布。

另一方面，山东还积极推动相关渠道转化上架，大力丰富沿黄、沿海 旅游 产品供给。通过举办“好客山东网红打卡黄河/海洋季”主题活动，重点围绕黄河、海洋 旅游 资源及产品，邀请百名网络大V以黄河、海洋为主题，进行线下采风及优质内容创作，利用携程、腾讯、小红书、抖音、新浪等平台进行线上推广。

“好客山东欢迎您”从来不是一句简单的口号，从2020年至今，这句话已经被山东省文化和 旅游 厅用高质量的 旅游 产品落在实处，对山东这个传统的 旅游 大省来说，手握“产品”与“营销”两大法宝，“好客山东”的金子招牌将成色十足。(通讯员 保雪菲)

大数据+旅游:个性化旅游定制时代开启

今年双十一，在线旅游企业从盲目低价促销，变为推出“闺蜜游”、“光棍特权”等更有针对性的产品。这背后是大数据的支撑，进行精准的需求分析，提供个性化服务。

这种利用大数据形成的C2B模式正在旅游企业中发酵。旅游攻略社区起家的穷游网和蚂蜂窝，在转型过程中，通过大数据找到用户需求，反向找供应商定制产品。而创业公司也在采用类似的逻辑，比如为用户画像、定制设计的秘途旅行。

不过一个普遍的观点是，大数据之上，仍需要人工加工。“在旅游行业，大数据是可以做精准营销、有效设计产品的生产工具。”智慧旅行服务商金棕榈企业机构CEO潘皓波在接受21世纪经济报道记者采访时表示，在当下技术发展还未成熟，所以一些产品还是需要人来进行二次加工，但他认为未来技术可以代替大部分人工。

基于大数据的C2B模式

穷游网CEO蔡景晖在2015智慧旅游+大数据年度大会期间接受21世纪经济报道记者专访时表示，2011年，穷游网开始进行数据的结构化和碎片化，以此来深入了解用户的偏好，更好地与供应商合作，支配服务资源。

“旅行社年代目的地资源有限，而自由行年代库存很大，每个人追求个性化，C端需求太分散，从B端直接找C端是一件困难的事情。”蔡景晖表示，穷游网了解C端需求，把需求整理出来再去支配B端，这样效率更高。

2014年穷游网正式开始做交易平台，提供“机加酒”、当地玩乐等产品，并成立了商业产品部，挖来今夜特价酒店联合创始人韩哲做负责人。蔡景晖表示，单纯提供信息，用户到了预定阶段体验会很不好，为了把服务做好，同时提高商业价值，所以加入了交易平台。

与穷游网类似，蚂蜂窝CEO陈罡此前在接受媒体采访时表示，蚂蜂窝会有针对性地对用户进行个性化推送，并根据用户下载的攻略，对游客在当地的活动进行一些预判。而用户在蚂蜂窝上的远期数据轨迹，则可以提供给后端的供应商，联手进行C2B反向定制。

陈罡认为，在对用户行为进行统计和分析后，可以提升后端供应链的效率，给后端供应商节省高额的广告费用，从而将实惠的产品提供给用户。

不过蔡景晖不认为短期内纯数据能解决问题，仍需要人工的干预，需要理解旅游的人去捕捉产品需求。他表示，穷游有最了解旅行的员工，这是他们最大的优势。

用大数据做场景服务

同样认为纯数据需要人工干预的还有秘途旅行CEO余新。今年年初秘途旅行成立，7月初上线APP，定位为中国中高端用户提供单身、情侣、亲子、摄影、垂钓等主题旅行，满足用户的个性化需求。

余新告诉21世纪经济报道记者，秘途旅行会结合用户加上目的地POI和供应商主题线路，做一些数的分析，为每个用户推荐一个主题线路。但因为机器给用户推送的是很粗放的东西，所以秘途旅行采取了人工加技术的方式，以几十位专职旅行顾问及上万的合作旅游达人去做人为的电子干预，最终形成定制设计。

“现在大数据碎片如此之多，但对于用户来说，把数据转化为一个确切的场景服务，在行前、行中、行后提高效率、提高用户体验才是最重要的。”余新表示。

余新介绍，秘途旅行会用大数据为用户画像，包括性别、年龄、婚否、收入、用户行为、消费习惯等等。有些概念收集数据较难，比如婚否就需要做很多的营销研究，通过做游戏的方式来收集信息呈现在用户系统里，再如说生日的信息可以和星座结合起来做。

余新表示，供应商主题线路也是目前市场上比较欠缺的一环，秘途旅行在设计好场景产品后，会提供给包括OTA在内的各个渠道去销售。据了解，年底秘途旅行APP用户可以在前台看到基于大数据分析后的主题产品推送。

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位于三门峡市黄河中游，黄土高原西部的中游和下游的黄河平原的交界处，是河南省重要的是黄河文化的发祥地之一。在五，六十年前，人类的祖先的斜线和燃烧在这里茁壮成长。

特殊的地理位置和悠久的历史和遗产的黄河风光，黄河文化最集中，最独特的秀场上。三门峡旅游资源的特点，可以说是“灿烂的**为主线贯穿的乡村史诗

黄河生态与古文化之旅。世界著名的仰韶文化的发现首先在三门峡渑池县仰韶村。大禹治水，斧头3古代传说中大禹治水留下的镇河石柱 - 主体仍然巍然屹立在黄河三门峡大坝下游的黄河峡谷，被称为的中国民族不屈不挠的精神的象征。人文初祖中国国家 - 轩辕黄帝在这里ZD天堂，奠定了政权。的函谷关是中国古代著名的坚不可摧的堡垒之一，在这里，我到了函谷关西，写哲学的代表作“道德经”，是在开始盛寺成为道教之源函谷关也因为名人，的相关，经典的名称，并在国内外熟知。的郭州立博物馆遗址是位于市区北部是当前中国的最大的考古发现最最好的保存最完好的西周大帮助各国坟墓。

三门峡山上美丽无处不在。清除黄河水，舟行柳树天鹅游泳黄河旅游的自然奇观，大黄河漂流是神奇的，浪漫溅入水，征服自然的无穷魅力;干杉郭森林公园皇家套房，刘侠，蝴蝶飞舞，亚武山风景名胜区秀峰随处可见潺潺溪水，常绿松树和柏树的玉皇尖省级森林中流公园，许多珍禽异兽，似乎熊耳山，熊耳数千张，韶山层岭叠翠的名气是广阔的表面的水，黄河小浪底村旅游区黛眉云和雨，库珀树木;鼎湖湾烟波浩荡，芦荟飞，野鸭，天鹅啾啾鸣。

这个问题不能问别人的，关键是看你要保存哪些数据，要保存哪些数据要看你有哪些功能。所以当你增加功能时，有时要更改数据库的设计。

因为你有用户管理，肯定有一个用户表,常见字段为： ID，用户名，密码，权限或级别，如果你要存放用户最近最登录时间，哪就要最后登录时间字段。

肯定要有线路表，因为不同的线路，节点多少不一样，所以要设线路ID，线路名2个字段。

再弄个线路站点表：ID,线路ID，站点名称，序号。这样根据线路ID可以把各站点按顺序查询出来。

你先搞清楚自己有哪些功能，要保存哪些数据全部列出来。

对智慧旅游和旅游大数据的理解和看法如下:1 基础设施建设实现智慧旅游，首要任务是要完善基础设施建设。我们了解一个国家或者城市的发展水平，从这个国家或城市的基础设施建设就能够看出。生活水平较高的国家或者城市，往往基础设施的配套是十分完善的，而发展落后的国家或城市，在基础设施建设方面也会相对落后。发展“智慧旅游”也不例外，从硬件设备建设、软件开发维护到数据库的建立，都需要专业强大的底层服务来支撑，专业的数据中心和具备强大存储、运算能力的云计算服务，以及专业团队进行日常的数据维护和更新都是必备条件。2 公共服务平台即直接或间接向游客提供服务的信息服务平台，包括智能服务中心，电子政务平台、旅游电子商务系统这些政府建立的，或者途牛、携程、去哪儿这些互联网企业建立的。所有这些平台上应具备汇聚大量和旅游景区配套的数据，包括攻略、地图、酒店、餐饮、门票、优惠等相关信息，这些信息应当是完善透明的，可让游客根据实际评价和价格直接选购。3 应用层图即面向广大游客能提供的具体服务资源。在“智慧旅游”的实践中，最离不开的就是游客的支持，要满足广大游客的需求，必须要具备丰富完善的服务资源，同时取得游客的信任。其中涉及多方数据的采集和支持，确保游客可以通过智能终端（PC、手机、平板电脑、自助终端机等）直接获取平台上的信息资源，并通过服务制定规划出行路线，办理票务，预订餐饮，获取优惠等，在得到相应的服务后给予评价，从而便捷下个、下下个游客。在这三层中，我们看到两个字一直在反复出现，就是“数据”，数据的“更新”“全面”“个性”，决定了“智慧旅游”的发展。“更新”说明能实时掌握更多数据；“全面”说明能掌握的数据维度多；“个性”说明计算能力精确。

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