機票大數據
⑴ 下面哪些是大數據的經典案例 a，farecast與飛機票預測系統 b，googl
A，farecast是通過爬取旅遊網站上41天之內12000價格樣板的基礎上建立的預測系統。現在這個系統已經並入Bing搜索系統，是典型的大數據在商業中的應用。
⑵ 機票價格「大跳水」還能免費退改簽，這種形象很正常嗎
春節期間購票的旅客可申請免費退票。小金查詢發現，與往年春運期間部分航線一票難求不同，今年春運機票價格普遍跳水，部分熱門航線機票價格更是打了9折。根據大數據去哪兒網，機票預訂的平均價格是五年來最低的。據民航局介紹，為響應國家合理有序引導群眾就地過年、盡量減少人流的號召，民航局1月26日下發通知，明確1月28日至3月8日春節期間購票的旅客，可在1月27日零時起申請免費退票或至少改期一次。
就地過年的倡議下，網上售票平台的訂票價格也持續下降。去哪兒網平台顯示，今年春運期間機票支付均價僅為651.36元。與上周同期相比，2021年春運預售機票價格下降近百元，比2019年春運期間便宜近200元，是春運前預售機票支付的最低均價五年後。從全國熱門線路來看，與2020年、2019年春運相比，多條線路支付的平均價格有不同程度的下降。以北京至成都航線為例，今年春運支付的均價僅為618.72元，比2019年春運期間低近400元。
⑶ 大數據殺熟刷屏 大數據殺熟什麼意思
所謂「大數據殺熟」，有人將其定義為互聯網廠商利用自己所擁有的用戶數據，對老用戶實行價格歧視的行為。
也就是說：同一件商品或者同一項服務，互聯網廠商顯示給老用戶的價格要高於新用戶。
精準殺熟？這些情況你是否也遇到過…
此前，媒體調查就曾發現，在機票、酒店、電影、電商、出行等多個價格有波動的平台都存在類似情況，且在在線旅遊平台較為普遍，而國外一些網站早已有過類似情況。
還有一種根據用戶的「上一次行為」而默認捆綁相應服務，例如剛剛注冊會員的用戶，他在購買機票時，系統僅默認顯示一張機票的價格；
而一旦他在這一次同時勾選了貴賓休息室、接送機服務或酒店優惠券等附加服務，那麼在下一次下單時，系統會默認幫他勾選同樣的服務。
⑷ 下面哪個不屬於百度目前基於大數據所做的應用 ：經濟指數預測 疾病預測 機票價格預測 景點預測
景點肯定有，平時你准備去哪裡玩，一搜網路就記錄了，下次瀏覽網頁就會出現相關的旅遊信息。疾病的話不是經常我們會搜什麼牙痛腳痛啊頭暈心悸啊他會推測是什麼病的症狀或者說你搜的就是某種病的表現及防治；剩下兩個不確定，但是比如你買電腦或者單反，它看你搜的是偏重性價比還是價格等等，可以判斷你的經濟吧
⑸ 為什麼飛機票有的時候低有的時候高啊
機票價格的漲跌遵從一個普遍原理：供求影響價格。供過於求時機票打折，供不應求機票維持高價。航空公司會根據各種大數據處理，及乘客的心理變化制定票價，所以還有各種細微因素會影響到飛機票的價格。
購買時間：一般而言，從買機票的早晚來看，買的越早越便宜，越臨近起飛的時間機票越貴，不過偶爾會有起飛前突然降價的可能。從航班時間來看，白天的航班價格較貴，一般下午兩點到四點為黃金時間段，晚上的航班價格便宜，尤其是凌晨等時間。
節假日：節假日作為飛機票的旺季，機票價格都會有一定的漲幅。如春節、五一、十一等黃金周的節前和末尾，很難買到打折力度大的機票。同時，在節假日開始時，一線城市飛往三四線城市的票價較貴，反向航班則較便宜。節假日結束時，情況相反。
同行業競爭：如果兩城市之間只有一家航空公司，航班的選擇太少，在一家壟斷的情況下，票價水平一般較高，且打折的情況少。如果兩城之間有兩家以上的航空公司，在相互競爭的情況下，航空公司會打價格戰，會有打折機票的出現。
航班信息的關注度：一般機票價格的查詢次數較多時，價格會出現上浮。曾有乘客反應，查詢某航班次時是一個價格，多次查詢或，並決定下單時價格會突然提升。
艙位不同：一般航空公司會從價格低的艙位開始售賣，所以購買較早票價較低，如果買的晚，價格便宜的艙位已賣完，只能買到中等價格的艙位，所以價格會有不同。
⑹ 不刷身份證用身份證買飛機票能夠在大數據和查到行程嗎
只要是用這個身份證辦的，
任何領域都可以查出來。
這方面無法避免，
這就是大數據來臨的高端技術。
⑺ 什麼是「大數據」的真正含義
如果你說大數據就是數據大，或者侃侃而談4個V，也許很有深度的談到BI或預測的價值，又或者拿Google和Amazon舉例，技術流可能會聊起Hadoop和Cloud Computing，不管對錯，只是無法勾勒對大數據的整體認識，不說是片面，但至少有些管窺蠡測、隔衣瘙癢了。也許，「解構」是最好的方法。
怎樣結構大數據?
首先，大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了，通過各行各業的不斷創新，大數據會逐步為人類創造更多的價值。
其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我們著手從三個層面來展開：
第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。
和大數據相關的理論?
1、 特徵定義
最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」
業界(IBM 最早定義)將大數據的特徵歸納為4個「V」(量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity)，或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P(1000個T)、E(100萬個T)或Z(10億個T);第二，數據類型繁多。比如，網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
古語雲：三分技術，七分數據，得數據者得天下。先不論誰說的，但是這句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢;Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量;Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。
那麼，什麼是大數據思維?維克托·邁爾-舍恩伯格認為，1-需要全部數據樣本而不是抽樣;2-關注效率而不是精確度;3-關注相關性而不是因果關系。
阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解，比如，
「今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。」
「非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。」
「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」
特別是最後一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。
⑻ 攜程機票大數據：飛機上選座位選哪裡比較好
你看這個網路經驗就知道了
飛機上哪個座位比較好？http://jingyan..com/article/d5a880ebabfa3113f047cc5d.html
⑼ 機票價格會上漲嗎
去年12月17日，中國民用航空局、國家發展和改革委員會聯合發布《關於進一步推進民航國內航空旅客運輸價格改革有關問題的通知》，《通知》指出：
5家以上(含5家)航空運輸企業參與運營的國內航線，國內旅客運價實行市場調節價，由航空運輸企業依法自主制定。
每家航空運輸企業每航季上調實行市場調節價的經濟艙旅客無折扣公布運價的航線條數，原則上不得超過本企業上航季運營實行市場調節價航線總數的15%(不足10條航線的最多可以調整10條);每條航線每航季無折扣公布運價上調幅度累計不得超過10%。
也就是說，每條航線每航季原價機票最大可以上調10%。
由此可見，在500km—900km之間這個高鐵和民航競爭最激烈激烈的范圍。因此，這一距離區間中，有效提升准點率，節約旅遊出行時間，是民航能夠與高鐵競爭的基礎。