智慧景区大数据分析平台的建设不但能够为数据存储、数据挖掘、数据分析等提供数据支持，还能提供景区实时监控和流量预警信息，有助于景区疏导，为管理者制定科学决策提供依据。
在数据应用上，具有运营商数据分析、游客客源分析、景区实时客流分析、交通数据预警分析、网络营销分析、游客画像分析、旅游资源统计等功能。通过大数据多方位掌握客流动态与景区游客线下行为轨迹，了解各景点之间的关联性，辅助景区调整和组合决策。深度了解游客基本特征和线上行为偏好，挖掘个性化服务，提升游客消费体验。
大数据对于旅游海量的非结构化数据的采集、存储及清洗做数据处理，改变了传统的人工对旅游数据的采集、排查、分析等工作程序，促进了旅游企业朝信息化、智慧化发展。在旅游市场经济的带动下，促进景区、旅行社等旅游企业与涉旅企业的智慧化转型，带动整体旅游业的发展和创新。
通过大数据实现了智慧管理、智慧营销、智慧服务，准确地反映了该区域旅游的客源市场、产品市场，从而对资源市场等各个要素进行准确把控，为旅游目的地的发展提供了有力的数据支撑。
2021年最后一个长假――“十一”黄金周即将拉开序幕，受局部疫情反弹以及部分地区提倡“就地过节”等因素影响，今年国庆黄金周消费趋势或与往年有所不同，省内游增速高于出省游，长假短途游将成为人们出游的首选。
美团App预订和搜索等相关数据显示，2021年国庆黄金周意向出游人数同比2020年国庆黄金周增长49%，其中省内游意向人数同比增速达到64%，高于出省游意向人数同比增速的44%，今年国庆长假周边游、短途游的趋势明显。
一、2018年西安旅游人数及收入
旅游业一直是西安的支柱产业，丰富的旅游资源也一直是西安引以为傲的优势，2018年，西安市接待国内外游客24738.75万人次，比上年增长36.7%；旅游业总收入2554.81亿元，增长56.4%。
二、西安市乡村旅游发展
西安乡村旅游自上世纪90年代兴起以来，由最初的自发式、农家乐、低层次发展的初级阶段，进入到有规划、大投入、规模化的发展阶段，目前正在向品牌化、品质化、差异化的升级阶段迈进。
西安共有九个区四个县，其中涉及乡村旅游业发展的有六个区四个县，发展得比较好的地方有五个市县，全国农业旅游示范点在西安就有四个，西安周边农村大多数乡镇都有乡村旅游项目，旅游业带来的收入已经超过了2.4亿元，成为这些乡村的主要收入来源，为农民带来了可观的收入，农民的生活水平也得到很大的提升。乡村旅游业的发展已经带动了西安经济的发展，为社会带来了一定的效益
1、明确思路
明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。可以说思路是整个分析流程的起点。首先目的不明确则会导致方向性的错误。当明确目的后，就要建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标。只有明确了分析目的，分析框架才能跟着确定下来，最后还要确保分析框架的体系化，使分析更具有说服力。
这一步其实就是具化分析的内容，把一个需要进行数据分析的事件，拆解成为一个又一个的小指标，这样一来，就不会觉得数据分析无从下手。而且拆解一定要体系化，也就是逻辑化。简单来说就是先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系。避免不知从哪方面入手以及分析的内容和指标被质疑是否合理、完整。所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。可以参照的方法论有，用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等等。
2、收集数据
收集数据是按照确定的数据分析框架收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。这里所说的数据包括第一手数据与第二手数据，第一手数据主要指可直接获取的数据，第二手数据主要指经过加工整理后得到的数据。一般数据来源主要有以下几种方式：
（1）数据库：每个公司都有自己的业务数据库，存放从公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库就是一个庞大的数据资源，需要有效地利用起来。
（2）公开出版物：可以用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》等统计年鉴或报告。
（3）互联网：随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需要的数据，例如国家及地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、传播媒体网站、大型综合门户网站等上面都可能有我们需要的数据。
2018年旅游业数据分析，
2018年，中国旅游业发展迅猛，产业规模持续扩大，产品体系日益完善，市场秩序不断优化，中国2018年旅游业总收入达6.0万亿元，对中国GDP的综合贡献为9.9万亿元，占国内GDP总量的11.0%，逐渐成为国民经济新的增长。
2018年，中国国内游人数达55.4亿人次，同比增长10.8%，旅游成为中国人民的必需品。国内游市场是全国旅游市场的主力军。随着居民人均可支配收入的增加和全域旅游意识的提升，未来旅游业的发展前景较广阔。消费升级推动全域旅游应运而生，全域旅游是应对全面小康社会大众旅游规模化需求的新理念、新模式和新战略。
旅游图片数据分析的研究内容是旅游市场的发展规律。
1、引流
通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据来衡量流量质量优劣。
目的是保证流量的稳定性，并通过调整，尝试提高流量。
2、转化
完成引流工作后，下一步需要考虑转化，这中间需要经历浏览页面—注册成为用户—登陆—添加购物车—下单—付款—完成交易。
每一个环节中都会有用户流失，提高各个环节的转化率是这一块工作的最核心——转化率的提升，意味着更低的成本，更高的利润。
3、留存
通过各个渠道或者活动把用户吸引过来，但是过一段时间就会有用户流失走掉，当然也会有一部分用户留下来，留下来这部分用户就叫做留存用户。
数据分析按作用，一般可以分为现状分析、原因分析和预测分析三大类，生产数据分析主要涉及现状分析和原因分析。
1、生产数据现状分析。
生产数据现状分析常见的分析方法有两类，对比分析和平均分析。
对比分析是生产数据分析用得最多的分析方法之一。
对比分析又可以从横向和纵向两个方面进行。横向对比分析，又称静态对比分析，主要有和目标对比，和其他部门对比，和其他地区对比，和其他行业对比等等。比如，生产投入产出达标率就是一种典型的对比分析，再比如，A车间和B车间的人均产能比较，也是对比分析。
纵向对比分析，又称动态对比分析，主要有和历史同期对比的同比，和上一周期对比的环比。
平均分析，也就是求平均，是最基础的数据分析方法，和对比分析一样，也是生产数据分析应用最多的分析方法之一。
2、生产数据原因分析。
原因分析，顾名思义，就是经过数据分析，找到生产现状发生的原因。
生产原因分析的分析方法也很多，主要包括：分组分类分析、结构分析、交叉分析、杜邦分析、漏斗图分析和矩阵关联分析。
全民数据app是一个非常火爆的理财投资的软件。
线上的分享和使用都是最权威的专业的大神们会在线进行指导，全方位的更新都是可以完成的，在平台上可以获得更多的福利和使用，用户们可以进行各种资源的投资和使用，整个的流程都是十分安全的。
1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。
2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。
3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。
4、时间序列趋势法：查看时间趋势。
5、相关性分析法：相关性、因果性。
分析模型
对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：
需要解决的问题涉及那些维度的数据；
从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。
从原始数据集到分析数据是否需要加工。
而所有的模型，都是为了更好的解决问题。
RFM分类模型
R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。
F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。
M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。
通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，
20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。
分支的界定，往往使用中位数法。
最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。
该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。
AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。
A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播
模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。
用户生命周期模型
互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，
对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。