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摘要：知识经济时代，旅游产业的发展日益迅捷，影响了旅游决策的有效性。在我国旅游业突飞猛进的发展过程中，旅游数据统计工作却面临着滞后性的问题，旅游数据缺乏精准和及时的反馈，无法对旅游行业的发展带来良性的推动作用。为了提高旅游数据的质量，需要探究大数据的处理技术，对旅游统计工作能带来怎样的影响，探讨专业化统计工作能够对旅游统计数据质量有怎样的帮助。
关键词：大数据;旅游统计;数据质量优化;创新影响
引言：大数据指的是big date，作为影响全球人民生活的IT行业重要内容，其无法在一定时间内用常规软件工具补充。旅游统计数据反映了一个国家或地区旅游经济的活动成果，在一段时间之内，其数据总量非常庞大，对于旅游数据的统计处理工作提出了更高的要求。中国目前的旅游统计数据仍然大多采用传统的统计方法，并未完全将大数据的统计技术应用其中，这就使得旅游数据存在着质量不高，可信度低，缺乏准确度的问题，而且旅游数据的统计并不及时。
一、旅游统计数据的搜集方法
（一）使用多个数据库接受客户端信息
目前随着我国经济的快速发展，旅游者日益居多，旅游质量也有所提升，在大数据环境之下旅游数据庞大而繁杂，大数据环境之下的统计工作样本具备着多元化的差异。由于旅游数据样本空间无限增大，从原则上来讲，可以弥补样本不足带来的问题，但是如果对于数据处理结果不够精确，仍然不能有效的利用数据反映旅游经济的发展规律。数据显示，2018年中国境内旅游达到 55 亿人次，年人均出游为 4 次，中国进入大众旅游时代。可以采用多个数据库彼此联通的方式，在大数据的环境之下，由于旅游数据库非常庞大，样本数量之大导致了理论上有无限的可能性，因此可以借助消费者所使用的移动数据终端，借助多个串联的数据库统一接受客户端的信息，这些信息内容包括了文本、图片、视频等，从而为下一步的结构化处理提供数据载体。
（二）利用ETL工具抽取有用的旅游数据
针对于不同的数据分析要求旅游数据的准确性被提到了一个更高的高度，海量的数据库中，并不是所有数据都蕴藏数据分析价值，一些复杂数据或者不完整数据可能对于数据处理并没有很好的帮助。2018年，全国人均可支配收入增长6.5%，与此同时恩格尔系数降至28.4%，包括旅游消费在内的服务消费持续提升。旅游正成为国民日常生活中不可或缺的一部分。利用ETL工具抽取数据的样本，并对其进行清洗和集成，可以最终找到真正有助于旅游政策决策的数据信息，并在保证旅游数据质量相关性和可靠性的基础之上，将这些信息分类储存，下一步，利用其他的统计工具或函数模型得出分析结果。
二、旅游统计数据的分析方法
（一）选择不同的分析要素
由于旅游者的决策依据是非常复杂的，对于不同的旅游者来说，旅游的可能性以及旅游的观感都可能依据不同的因素形成，为了能够更好的挖掘旅游数据的价值，旅游数据统计中，可以通过游客各方面的信息加以关注，这也是大数据的来源。但是在实际分析过程中，针对于不同的分析诉求，选择的旅游元素有很大的不同，比如，2018 上半年 2019 上半年随着5G时代的到来，移动互联网的速度加快，旅行预订行为也在发生改变。数据显示，2019 年上半年行中预订量同比增长 40%。分析旅游者关于交通路线的选择，所需要的分析元素应该包括游客对交通、景点、住宿、需求的观感，同时，还可能因为朋友圈内的互动或介绍而有所变化。传统的数据因果分析不一定能完全适用于现代旅游统计工作，但是为了能够达成旅游路线分析的效能和旅游决策关系分析等，可以借助一些新颖的因果分析方法和相关分析方法，以求增加旅游数据的原有价值。
（二）采用更新颖的数据分析方法
这些新颖的数据分析方法有可能包含不同的数据分析模型，结合国内外的先进经验，目前最为常用的旅游行为分析派的方法，可能是相关性分析方法，将筛选分析的数据制作成旅游数据模型，如，景区管理模型、服务反馈度分析模型、驴友推荐模型等，新颖的参数和模型计算，最终计算出哪一种数据分析方法更适合研究的论题，从而能够提供有价值的旅游分析数据结果，帮助景区管理工作获得实时数据分析模型，有可能因此而预测出旺季人流，并对其于旺季和淡季人流的变化予以监测。
三、选择适当的数据表现呈现形式
（一）可视化展现方式
当然借助大数据的分析技巧，针对于旅游数据的分析展現有很多种方法，目前比较流行的一种是可视化的展现方法。对于旅游决策者来说，如果能够从直观的角度直接看到数据变化的趋势，利用标签云、关系图、数据表、折线图等等，以图形的方式更加生动的将数据结果展现出来，并以动漫形式连接过渡过程，将很可能带给数据使用者不一样的感受，却能够以最直观的方式找到数据变化的规律，提高了旅游数据分析质量的可理解性。这种数据展现方式特别适合在公开场合展示旅游趋势发展变化的规律，并且对于一些特殊的旅游数据变化引起重视。
（二）历史旅游展现方式
很多旅游数据的发展经历了若干年后旅游和互联网之间的结合，使得旅游有了更多新的形式，对于数据的计算和展现也应该遵循一定的历史发展规律。数据显示，2019年上半年，境内一日游产品预订量同比增长达到62%。其中，境内最受欢迎一日游产品多是热门目的地的周边游，如西安周边的兵马俑、华清宫和骊山一日游等。从历史再现的角度展示旅游数据变化的数轴，是利用大数据技术对旅游数据进行下一步有效分析，并从中挖掘可靠性的旅游发展战略，对于商业决策来说具有极其重要的意义。以历史变化的形式展现旅游数据，能够更好地得出近几年来旅游经济发展的规律，也对于下一步的旅游商业决策提供借鉴和参考。
结论：综上所述，在大数据的发展背景之下，旅游数据的展示变得更加生动，也更加精准利用大数据技术，对于旅游数据进行有效的分析，能够挖掘可靠信息，为下一步的旅游政策决策提供依据，并且带动区域内的旅游经济发展。
参考文献：
[1]张红.浅谈大数据对旅游统计数据质量优化的影响[J].环渤海经济瞭望，2020（01）：181.
[2]杨波.联通客流大数据在旅游统计中的应用研究——以泰安市为例[J].旅游纵览（下半月），2019（04）：62+65.
[3]王秀玲.大数据在旅游统计中的应用研究[J].产业与科技论坛，2018，17（23）：47-48.
[4]刘丁榕.大数据对旅游统计数据质量优化的影响[J].度假旅游，2018（07）：21+26.
关键词：大数据;旅游统计;数据质量优化;创新影响
引言：大数据指的是big date，作为影响全球人民生活的IT行业重要内容，其无法在一定时间内用常规软件工具补充。旅游统计数据反映了一个国家或地区旅游经济的活动成果，在一段时间之内，其数据总量非常庞大，对于旅游数据的统计处理工作提出了更高的要求。中国目前的旅游统计数据仍然大多采用传统的统计方法，并未完全将大数据的统计技术应用其中，这就使得旅游数据存在着质量不高，可信度低，缺乏准确度的问题，而且旅游数据的统计并不及时。
一、旅游统计数据的搜集方法
（一）使用多个数据库接受客户端信息
目前随着我国经济的快速发展，旅游者日益居多，旅游质量也有所提升，在大数据环境之下旅游数据庞大而繁杂，大数据环境之下的统计工作样本具备着多元化的差异。由于旅游数据样本空间无限增大，从原则上来讲，可以弥补样本不足带来的问题，但是如果对于数据处理结果不够精确，仍然不能有效的利用数据反映旅游经济的发展规律。数据显示，2018年中国境内旅游达到 55 亿人次，年人均出游为 4 次，中国进入大众旅游时代。可以采用多个数据库彼此联通的方式，在大数据的环境之下，由于旅游数据库非常庞大，样本数量之大导致了理论上有无限的可能性，因此可以借助消费者所使用的移动数据终端，借助多个串联的数据库统一接受客户端的信息，这些信息内容包括了文本、图片、视频等，从而为下一步的结构化处理提供数据载体。
（二）利用ETL工具抽取有用的旅游数据
针对于不同的数据分析要求旅游数据的准确性被提到了一个更高的高度，海量的数据库中，并不是所有数据都蕴藏数据分析价值，一些复杂数据或者不完整数据可能对于数据处理并没有很好的帮助。2018年，全国人均可支配收入增长6.5%，与此同时恩格尔系数降至28.4%，包括旅游消费在内的服务消费持续提升。旅游正成为国民日常生活中不可或缺的一部分。利用ETL工具抽取数据的样本，并对其进行清洗和集成，可以最终找到真正有助于旅游政策决策的数据信息，并在保证旅游数据质量相关性和可靠性的基础之上，将这些信息分类储存，下一步，利用其他的统计工具或函数模型得出分析结果。
二、旅游统计数据的分析方法
（一）选择不同的分析要素
由于旅游者的决策依据是非常复杂的，对于不同的旅游者来说，旅游的可能性以及旅游的观感都可能依据不同的因素形成，为了能够更好的挖掘旅游数据的价值，旅游数据统计中，可以通过游客各方面的信息加以关注，这也是大数据的来源。但是在实际分析过程中，针对于不同的分析诉求，选择的旅游元素有很大的不同，比如，2018 上半年 2019 上半年随着5G时代的到来，移动互联网的速度加快，旅行预订行为也在发生改变。数据显示，2019 年上半年行中预订量同比增长 40%。分析旅游者关于交通路线的选择，所需要的分析元素应该包括游客对交通、景点、住宿、需求的观感，同时，还可能因为朋友圈内的互动或介绍而有所变化。传统的数据因果分析不一定能完全适用于现代旅游统计工作，但是为了能够达成旅游路线分析的效能和旅游决策关系分析等，可以借助一些新颖的因果分析方法和相关分析方法，以求增加旅游数据的原有价值。
（二）采用更新颖的数据分析方法
这些新颖的数据分析方法有可能包含不同的数据分析模型，结合国内外的先进经验，目前最为常用的旅游行为分析派的方法，可能是相关性分析方法，将筛选分析的数据制作成旅游数据模型，如，景区管理模型、服务反馈度分析模型、驴友推荐模型等，新颖的参数和模型计算，最终计算出哪一种数据分析方法更适合研究的论题，从而能够提供有价值的旅游分析数据结果，帮助景区管理工作获得实时数据分析模型，有可能因此而预测出旺季人流，并对其于旺季和淡季人流的变化予以监测。
三、选择适当的数据表现呈现形式
（一）可视化展现方式
当然借助大数据的分析技巧，针对于旅游数据的分析展現有很多种方法，目前比较流行的一种是可视化的展现方法。对于旅游决策者来说，如果能够从直观的角度直接看到数据变化的趋势，利用标签云、关系图、数据表、折线图等等，以图形的方式更加生动的将数据结果展现出来，并以动漫形式连接过渡过程，将很可能带给数据使用者不一样的感受，却能够以最直观的方式找到数据变化的规律，提高了旅游数据分析质量的可理解性。这种数据展现方式特别适合在公开场合展示旅游趋势发展变化的规律，并且对于一些特殊的旅游数据变化引起重视。
（二）历史旅游展现方式
很多旅游数据的发展经历了若干年后旅游和互联网之间的结合，使得旅游有了更多新的形式，对于数据的计算和展现也应该遵循一定的历史发展规律。数据显示，2019年上半年，境内一日游产品预订量同比增长达到62%。其中，境内最受欢迎一日游产品多是热门目的地的周边游，如西安周边的兵马俑、华清宫和骊山一日游等。从历史再现的角度展示旅游数据变化的数轴，是利用大数据技术对旅游数据进行下一步有效分析，并从中挖掘可靠性的旅游发展战略，对于商业决策来说具有极其重要的意义。以历史变化的形式展现旅游数据，能够更好地得出近几年来旅游经济发展的规律，也对于下一步的旅游商业决策提供借鉴和参考。
结论：综上所述，在大数据的发展背景之下，旅游数据的展示变得更加生动，也更加精准利用大数据技术，对于旅游数据进行有效的分析，能够挖掘可靠信息，为下一步的旅游政策决策提供依据，并且带动区域内的旅游经济发展。
参考文献：
[1]张红.浅谈大数据对旅游统计数据质量优化的影响[J].环渤海经济瞭望，2020（01）：181.
[2]杨波.联通客流大数据在旅游统计中的应用研究——以泰安市为例[J].旅游纵览（下半月），2019（04）：62+65.
[3]王秀玲.大数据在旅游统计中的应用研究[J].产业与科技论坛，2018，17（23）：47-48.
[4]刘丁榕.大数据对旅游统计数据质量优化的影响[J].度假旅游，2018（07）：21+26.