百度指數顯示，“大數據”一詞從2012年5月27日開始有搜尋記錄，隨後每年都會出現一個周搜尋峯值，5年來最高搜尋量達到每週10435次。近期“大數據”的搜尋熱度超過了“人工智能”，對旅遊業來講大數據應用更有價值和意義。
大數據在旅遊業的應用
基於遊客數據的統計分析
在旅遊業這樣一個邊界模糊的複雜開放系統中，伴隨着遊客空間位置實時變化，動態數據隨時產生、隨時發生變化。旅遊業擁有龐大、類型多樣的數據，且涉及到很多關聯行業的數據。總之，大數據在旅遊業的應用研究是非常複雜的，目前旅遊大數據應用主要聚焦於客源市場分析領域。
旅遊目的地大數據統計分析
目前，承擔旅遊目的地大數據分析業務的企業，透過對通信運營商手機位置數據、搜尋數據、交通流量數據、交易數據、社交數據等不同來源數據的系統整合分析，爲旅遊目的地構建了全面的客源市場分析。旅遊目的地基於大數據的統計分析日漸成型，實現了使用大樣本量（幾乎接近全體樣本）數據取代傳統抽樣調查進行客源市場分析，且在分析維度和顆粒度上，基於大數據的統計分析比抽樣調查更加豐富，幫助目的地旅遊管理部門更加全面地認知客源羣體，實時瞭解客源羣體在目的地空間分佈狀況，從而對客流預警和調控形成一定的幫助。
互聯網平臺交易大數據分析
平臺型旅遊企業，如攜程、去哪兒、飛豬、金棕櫚等利用其平臺經營過程產生的交易數據、評價數據和日誌數據，對用戶進行全方位畫像和消費行爲分析，形成對於其產品資訊瀏覽情況、產品受歡迎程度等諸多方面準確的統計分析，賦予遊客多個維度的屬性標籤。平臺企業根據旅遊產品類型與遊客標籤組合的匹配程度進行產品和服務推薦，企業利用互聯網平臺產生的大數據可以更全面地瞭解用戶及企業自身業務開展情況。基於遊客跨時空行爲模式及用戶在線使用情況、形成的遊客驅動的旅遊大數據統計分析，主要價值在於對全樣本數據特徵的深度瞭解，其優勢是遊客數據相對容易獲得。然而對於這種遊客（用戶）驅動的大數據分析，其問題主要是數據分散在不同的網絡載體和實體空間中，不同網絡載體和實體空間之間難以實現同源數據之間關聯，數據的準確性和真實性時常難以判斷。此外，數據清洗能力也影響了大數據分析結果的實際應用價值。因此，要探究大數據分析在旅遊業應用的更多價值，需要改變一種視角來考察大數據在旅遊業的'應用。
旅遊場景是鮮活、具象化的實體和虛擬空間的總和，不同來源的大數據在旅遊場景中關聯，使數據維度更加豐富和有效。
場景對消費者購買行爲具有直接影響，成爲購買產品決策的一部分。場景縮短了產品和用戶之間的距離，改善了資訊不對稱，使商品與消費者彼此之間可以更便捷地發現、產生情景交融的互動方式。在網絡化時代，實體場景與虛擬網絡空間多層次互動，消費者更加容易被觸動從而產生購買慾望。伴隨着移動互聯網的發展以及LBS（基於位置的服務）服務內容更加多樣化，這種場景驅動型的搜尋與發現模式，爲旅遊業帶來了巨大的增長空間。
場景化是旅遊業的一個重要特徵，場景對遊客遊覽行爲和消費行爲都有重要影響。場景差異是生活和旅遊的本質區分，場景對遊客在不同活動空間下的行爲影響相呼應，即場景連結帶動消費行爲發生。旅遊產品在本質上就是在一種特定的場景化體驗，每一個旅遊場景都具備融合能力，透過場景融合產生不同的產業形態。旅遊場景是旅遊業供需關係之間的一種反映方式，不同場景串聯構成了旅遊業的供需空間，旅遊場景也是實體空間與虛擬空間互動關係的一種反映方式，濃縮不同類型的旅遊供需空間，集聚各種大數據，透過大數據分析反映每一種具體旅遊場景的執行規律，可以爲旅遊業創造更多樣化的發展模式。
典型旅遊場景的大數據應用
爲分析方便，我們把若干種旅遊場景歸類爲4種典型場景，包括旅遊消費場景、旅遊管理場景、旅遊營銷場景和旅遊服務場景。
旅遊消費場景
用戶在旅遊決策、旅遊活動過程中的各類場景都可能涉及到某種形式的消費，消費內容會受到偏好和場景激發的共同影響。利用用戶在不同網絡渠道留下的痕跡，對用戶偏好進行畫像，場景中的企業對消費內容進行個性化設計和推薦。場景激發是要找到與用戶畫像相匹配的場景設定，如用戶在居住地生活偏好與所在旅遊場景的匹配，根據用戶標籤和所在場景進行用戶化產品設計，提供景點周邊特色餐館、景點的營業時間、停車場位置等指南性資訊。需要大數據分析技術從海量、實時的資訊中提取客戶真正需要的數據，滿足遊客的這些個性化需求。任何場景都可以與周邊的各種商品和服務資源產生交互和連接，產生交互和連接之後疊加相應的分類資訊、比價資訊、點評資訊等，可以豐富遊客在旅遊場景中的消費體驗。
旅遊管理場景
景區大門口或者景點周邊區域，是典型的輿情分析和客流預警分流場景。景區管理者透過通信運營商位置數據瞭解遊客來源情況，預測進入區域人員動態圖，監控人員流向、流速並及時調整車輛運營班次；透過閘機與景區電子商務平臺數據實時對接，實時控制買票數量和門票可用時間；景區管理部門可以透過在微信、微博上發帖的實時數據瞭解輿情動態。
旅遊營銷場景
在旅遊目的地營銷場景，需要透過大數據瞭解遊客選擇某個旅遊目的地的動因，這些動因中哪些可以透過營銷活動進行引導，哪些是偏剛性需求，哪些是與家庭結構有關，哪些與工作性質相關等，這些問題都需要透過分析在不同平臺和渠道之間的數據來解決。
旅遊服務場景
遊客諮詢服務中心和旅行社門店是服務場景中最常見的服務場景，當用戶進入場景時，服務人員根據遊客諮詢資訊進一步推薦產品和服務給遊客；酒店（住宿場所）是常見的線下服務場景，服務人員對客人身份識別及快捷服務、酒店消費及本地服務產品集成和推薦，離不開對遊客數據分析和本地資源數據集成。酒店可以幫助客人建立在線臨時社區，透過酒店wifi連結形成遊客自組織，從實時數據挖掘中發現有價值的服務內容並提供相關服務。
大數據促進旅遊創新發展
實際旅遊業務場景是上述場景的組合，例如，消費場景中也包含了管理業務、營銷業務、服務業務。每一個旅遊業務場景都是一種綜合的大數據分析和處理情境，如何增加遊客便利性、可信度、綜合價值，是旅遊場景應用大數據的一個核心訴求。例如，在一個旅遊購物場景中，每一件實物產品所承載的各種數據，如產地、生產者、原材料、品質等，構成了遊客購買的可信度基礎。遊客透過社交媒體或者電商平臺瞭解到其他遊客購買評價、透過第三方支付平臺完成在線支付，從而完成整個購買決策，大數據都能帶給遊客便利性價值。
場景驅動的創新對於旅遊發展變得越來越重要。在特定場景之下，遊客個性化需求才能被有效定義，在大數據分析基礎上的場景服務或供給才更加有效。隨着人工智能、大數據等技術進一步成熟，旅遊場景的大數據應用將帶來旅遊業供需空間的優化，帶來旅遊產品和服務與個性化需求精準匹配，帶給遊客便捷、高效率和高水平的體驗過程。
旅遊場景的大數據應用，能夠大大提高旅遊資源的利用效率，爲各行各業的跨界者和跨界產品提供數據支撐，實現跨界創新和跨產業融合。在每個特定場景下，發揮大數據的統籌能力，將用戶與場景串聯起來，形成若干智能化場景的連結，就可以有效促進遊客活動全過程的智慧化，帶來企業組織方式變革和業務流程重組，帶動全域範圍內旅遊休閒活動的優化，提高旅遊業執行效率、帶動旅遊業效益提升。
因此，大數據在旅遊業應用從基於全體用戶/遊客數據的孤立視角，轉變爲在特定場景下用戶/遊客作爲場景參與者之一，透過不同大數據來源建立起每個用戶/遊客與場景之間相互關聯的數據化關係譜系，帶動場景中相關主體進行大數據關聯挖掘和共享，形成一個可控、可操作且可以延展出更多服務內容的大數據應用。