Ⅰ 在这个大数据时代，酒店行业如何利用大数据

酒店行业如何利用大数据，有很多种方式：
1、利用平台大数据，比如与携程合作、与电信公司合作等，就是在利用平台大数据；
2、利用己方大数据，能做的事有：
——通过消费行为的统计研究，进行服务产品改善与提升；
——开发新产品；
——做精准营销；
——运营效率提升。

Ⅱ 用户最看重什么 2016汽车行业大数据研究报告发布

1、样本数大小

2、采样周期

3、更新频率

4、数据口径

5、数据成本

6、数据清洗与标准化

7、daas-auto

Ⅲ 年度报告题目，2016-大数据时代

行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容：

一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。
一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网Cir.cn基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势

Ⅳ 酒店市场容量或变化趋势怎么写

星级酒店收入持续下滑，整体市场不景气

2013年以来，受三公消费限制以及整体宏观经济放缓影响，我国酒店市场整体不景气，2013-2016年我国星级酒店收入连续四年下滑，2016年我国星级酒店营业收入为2076.3亿元，同比下降1.45%，为近十年来最低。

2017年，我国星级酒店营业收入为2083.93亿元，摆脱了连续4年的负增长趋势，同比增长了2.07%;2018年星级酒店营业收入略有下降，为2027.75亿元。

2019年上半年，全国星级饭店营业收入为938.13亿元，其中餐饮收入为382.15亿元，占营业收入的40.74%;客房收入426.69亿元，占营业收入的45.48%;其他收入为129.29亿元，占营业收入的13.78%。

2012-2019年H1中国星级酒店营业收入统计情况



数据来源：前瞻产业研究院整理

2019年上半年三星级以上酒店营收都超过200亿元

2019年上半年一星级饭店营业收入为0.28亿元，其中餐饮收入为0.18亿元，客房收入为0.10亿元;二星级饭店营业收入为28.75亿元，其中餐饮收入为11.23亿元，客房收入为14.04亿元;三星级饭店营业收入为203.68亿元，其中餐饮收入为87.49亿元，客房收入为90.43亿元;四星级饭店营业收入为314.56亿元，其中餐饮收入为130.13亿元，客房收入为137.43亿元;五星级饭店营业收入为390.86亿元，其中餐饮收入为153.14亿元，客房收入为184.69亿元。

星级酒店房价上涨，出租率却在下降

2019年上半年，全国星级饭店平均房价为354.59元/间夜，同比增长2.45%;平均出租率为53.05%，同比下降0.92%;每间可供出租客房收入为188.11元/间夜，同比增长3.10%;每间客房平摊营业收入为33451.46元/间，同比增长0.65%。

经济下行压力，酒店行业景气指数下降

2019中国酒店平均景气指数为-9，与2018年同期相比降低了41个指数点，降幅显著，显示出酒店业者对今年酒店市场的业绩发展趋势秉持较为消极的态度。从历史数据看，市场景气指数自2013年7月跌入谷底后缓慢波动上升，整体趋势正向发展，2017年开始渐入平稳小高峰。但2019年初的景气指数直接跌破过去四年的最低值，打破了2017年至今的稳定局面。

由此看来，在国际贸易局势波动，国家经济面临下行压力的大环境下，市场需求增长趋势预期放缓。在需求波动的情况下，供给增量仍然是各地市场短期波动承压的关键影响因素。因此，经营者对2019年酒店业绩提升的信心减弱。

以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国互联网+酒店行业商业模式创新与投资机会深度研究报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。

Ⅳ 关于大数据的报告应该从哪几个方面入手 在线等

你好 这个太过于复杂要结合到100面前的事了只有简单的给你说一下大数据(Big Data)又称为巨量资专料，指需要新处理模式才能属具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

Ⅵ 大数据报告要怎么做，哪儿有教程

大数据不仅仅意味着数据大，最重要的是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。下面介绍大数据分析的五个基本方面——
预测性分析能力：数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
数据质量和数据管理：通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
可视化分析：不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求，可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
语义引擎：由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析、提取、分析数据，语义引擎需要被设计成能够从逗文档地中智能提取信息。
数据挖掘算法：可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的，集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值，这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
据我所知多瑞科舆情数据分析站大数据分析还可以。针对单个网站上的海量数据，无遗漏搜集整理归档，并且支持各种图文分析报告；针对微博或网站或微信，活动用户投票和活动用户评论互动信息整理归档，统计分析精准预测制造新数据；针对某个论坛版块数据精准采集，数据归类，出分析报告，准确定位最新市场动态；针对某个网站监测用户的操作爱好，评定最受欢迎功能；针对部分网站，做实时数据抽取，预警支持关注信息的最新扩散情况；针对全网数据支持定向采集，设置关键词搜集数据，也可以划分区域或指定网站搜集数据针对电商网站实时监测评论，归类成文档，支持出报告。
大数据会影响整个社会的发展，主要看是想要利用数据做什么了

Ⅶ 求2019年酒店预订量情人节大数据

2月14日情人节了，情人节打算怎么过呢？不过今年的情人节恰逢工作日周四，部分的情侣们会选择延后到周末度过，但是大部分情侣还是在工作之余度过这个春节后的第一个节日。近日，携程发布情人节的相关数据，和鹿豹座平台来了解一下吧。

7成酒店由男性预订 远超历年

历年情人节的夜晚，酒店预订都格外火爆。携程酒店大学数据研究中心相关数据显示，2月14日当晚的酒店预订量较去年同期增长约30%，环比增长则要翻倍。

尽管过节的人不少，但仍受工作日影响，酒店也显得不那么紧张。数据显示，情人节当晚酒店预订的平均提前天数是7.5天，远短于去年同期的10.8天。

有趣的是，今年情人节，男性预订占比从去年的5成左右飙升至7成，选择高星酒店的占比依然在50%以上。此外，由于多数人是同城预订，所以交通、购物便捷的城中心酒店格外吃香。看来近两年，男性对于情人节的重视程度越来越高。

上海过节气氛浓，90后情人节订房意愿不强

上海可谓是最浪漫的城市，上海人过情人节的意愿最强烈，当晚的酒店预订量也高居全国首位。除了上海之外，广东、北京、江苏、浙江的酒店预订量同样远超全国其他省份。

而从年龄段上看，70、80后是情人节过节的主力军，占比均为35%，而以往表现强势的90后今年竟是意愿不强，占比仅为13%。分析认为，过节人群过于集中，理念更前卫的90后多数愿意错峰过节，或者不凑热闹。

半数选高星 更关注酒店地理位置

情人节当晚，全国各地的高星级（4-5星）酒店最受欢迎，预订占比高达54%。

另一方面，酒店的服务品质、床的舒适程度以及硬件设施，也是情侣们选择酒店的主要考虑因素。携程调研数据表明，配有落地窗的房间最受欢迎，大床房等房型紧随其后。

而从价格来看，全国4星酒店平均每间夜的价格为544元，5星级酒店价格均价为1073元，与去年同期相比均有一定幅度下降。分析认为，去年情人节恰逢春节前夕，外出旅行人群较多，造成平均每间夜价格较高，而今年情人节则是工作日，价格所以下跌。

此外，由于同城入住旅客占比高达96%，所以酒店的地理位置颇受关注，交通便捷的商圈成为了过节人群最普遍的选择。以上海为例，入住地铁站方圆3公里内酒店的旅客占比高达40%，而在广州，这个占比则要接近5成。

来源：知道日报

Ⅷ 大数据分析如何使出差人的入住签约酒店比例大于50%

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数内据集合，是需要容新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）,平台有hadoop

Ⅸ 酒店大数据之客户数据收集

酒店大数据之客户数据收集

收益管理在酒店运营中发挥着至关重要的作用，其精确的数据分析能够帮助酒店根据精准预测，提升效率、增加营收，而酒店标准化的实务操作则有助于发挥收益管理工具的最佳效果。通过制定和执行数据收集操作流程，细化客户类别，酒店可提高实务操作的标准程度，进而使收益管理工具更好地为酒店服务。
在和客户的沟通中，我们经常会被问到：
为什么我们酒店每年拼了命维持住一定的出租率甚至有时还有些提高，但是最终却发现酒店的收入不升反降？ 如果酒店已经能够达到一个比较高的出租率的话，那么收益管理到底还怎么能帮助酒店继续提高收益呢？
为了能够帮助客户寻找提升收益的机会，我们尝试着让客户利用系统的数据对酒店的业务情况进行分析，却发现这些数据中连一些最基本的信息都不够完整。比如，酒店有多少是一般散客，有多少是预付或其他散客等等。
通过和客户沟通，我们了解到——客户在内部的数据管理上，并没有清晰的标准。例如刚刚提到的市场细分，到今天为止，很多酒店还在使用预订渠道或公司作为主要的业绩统计来源。然而，相比几年前，现在的OTA的预订却要复杂的多。除了常规的一般散客现付预订，还会经常见到预付、包房、提早预订订单甚至还有某些商务公司的订房，这几乎已经涵盖了酒店大部分的散客市场细分。因此，酒店仅仅统计客户来源的做法，已经很难跟上时代的步伐。因为，大家都知道，对于酒店日常操作判断来说非常重要的就是预测，但是预测的前提基础是要找到有相同属性的客户的消费习惯，这样才能使预测更符合实际。
酒店应该如何设定数据标准，在日常实务操作中收集数据，以便酒店能够更好地理解客户的购买行为，为日后发现潜在销售机会以及提出更有针对性的市场活动提升销售收入打好基础？
数据收集标准操作流程的制定和执行
作为收益管理周期循环中的重要一环，数据收集是客户购买行为划分和分析的基础，但却并未引起大部分酒店或酒店集团的重视——大部分酒店没有设立一个标准化的操作流程或者有标准却不执行。
为了分别统计通过OTA的预付价格来预订的客户和通过OTA现付价格预定的客户等等，需要设置几个重要的分类标准：细分市场代码、细分市场分组、客源代码、房价代码和客户档案的维护和团队操作的标准流程等等。
细分市场代码（Market Segment Code）和细分市场分组（Market Segment Group）
细分市场代码主要是统计客户的购买行为、价格、入住星期等等购买行为的代码，是酒店对于客户行为分析的最基础数据。同时，把具有相类似购买模式的细分市场组合成细分市场分组，构成了进行预测的关键数据。对于细分市场代码的有效的界定和严格的执行往往是我们能否做出精准预测的关键。很遗憾的是，很多酒店对此没有引起足够的重视，前台甚至是预订部门都搞不清楚每个具体的细分市场的含义与用途。在实际工作中，这部分数据往往经常与客户来源数据（Source Code）的使用相混淆。
客户的购买行为的统计主要包括了对预订的时间（也就是我们通常说的预订进度）、价格、类型（散客预订还是团队预订）、入住的星期（比如商务客户一般选择周中，而休闲客户会选择周末及假期）、入住的天数以及可能产生的不确定性（诸如取消或者未入住）。
随着收益管理的不断变化，关于细分市场的划分会越来越专业化和精细化，将会出现一些根据是否有价格关联或者是否能够被调控的新的细分市场的趋势。
客源代码（Source Code）
客源代码主要是统计客户通过何种渠道来预订的。包含酒店自有渠道，诸如传统上的电话（或者呼叫中心）、传真、邮件以及酒店官网和APP乃至于酒店官方微信营销等，除此之外还包括第三方订房渠道，如OTA、GDS渠道和酒店中央预订系统产生的其他预订等等。对于各种订房来源进行归类，能够帮助我们更好地理解酒店客户的订房来源和预订方式。现在几乎很少会有客户使用传真这样的方式来预订，而更多地使用网络或者APP这样的新型预订方式。酒店应根据类似这样的实际情况尽快调整自身的预订接受方式。更甚者，有的酒店会调整预订部的工作时间，以便接受晚上9点后APP预订高峰所产生的订单。
客源代码能够让酒店了解各个订房来源的实际情况，以便针对不同的客源实施不同的策略，甚至对不同渠道的投入提供数据支持。
房价代码（Rate Code）
房价代码是对不同客源客户的价格进行分类的代码，这个相对比较好理解。但是，我们经常在实际工作中看到，许多酒店会使用一个房价代码来操作所有的团队预订，或者使用相同的房价代码来处理同一个OTA渠道的所有订单等等，之后，再使用手工变价的方式来满足不同预订价格的订单。这种简单的控制方法基本丧失了使用房价代码来统计不同客源的可能。针对这种情况，酒店应该设置不同的房价代码用于不同价格的预订。简而言之，同一个公司或渠道的不同的价格可以用不同的房价代码来表示，这样可以方便地统计出不同价格的预订情况。
客户档案的建立和维护
几乎每家酒店都会在PMS系统中建立客户入住的档案。但是由于不同预订来源提供的客户联系方式不同（在中文中，同名同姓甚至同音的情况特别多），导致在预订的时候，预订员很难分辨是否为同一位客户。大部分的情况下，预订员会先处理完订单，留待客户入住时，由前台人员跟进确认。但是由于很多原因，在实际操作的时候，很难确保每位客户的入住历史能够被很好地记录下来，导致很多酒店的系统中存在许多重复的客户档案。这也意味着酒店很难像OTA那样完整地记录着客户每一次的入住以及消费信息。所以，建议酒店定期检查合并同一位客户的档案，以帮助酒店了解每位客户的具体需求、入住习惯、价格水平以及消费记录。
团队操作的标准流程
说到团队操作，很多酒店几乎没有清晰的运作标准。
销售在报价的时候应该注意收集各种信息，包括客户愿意承受的预算以及竞争酒店的报价等等。 同时，在报价时还需要注意计算该团队潜在的置换收入。 销售或预订部处理团队锁房的具体标准需要明确。询价、待定、确定、分配，这些流程需要每一位团队成员清晰了解并认真执行。
酒店对于团队数据的处理需要遵循一致的标准，这样才能帮助收益经理更加准确地理解团队预订的进度以及相对的不确定性，为团队的合理预测提供有利的支持。
合理、准确并综合运用这些不同的代码，能够帮助酒店精确地了解自身的客源结构、业绩构成并能够作为制定未来决策的数据基础。然而，很多酒店的运营部门还没有意识到自己的日常操作和服务对收益管理和数据处理所带来的影响。只有自上及下认识到收益管理能够给酒店带来好处，收益管理才能实实在在给酒店带来变化，让酒店精准的数据分析给酒店管理带来革命性的变化。如需了解更多有关内容，请注册参加IDeaS公司8月26日举办的在线讲座——“酒店大数据之客户数据收集标准”。

Ⅹ 酒店为什么要用大数据，怎样用好大数据

重点要的是数据，一切要靠数据说话，excel很好的工具，从你提供的客源里计算预订率，入住率等下手！