摘要：傳統的旅游智慧平臺存在信息少的問題，因此設計一種基于大數據分析技術的旅游智慧平臺。根據旅游信息生成、傳輸、處理和應用的過程，設計基于大數據分析技術的旅游智慧平臺模塊。在此基礎上，利用大數據分析技術挖掘旅游信息，為用戶提供可視化旅游信息。根據挖掘的旅游信息，搜索用戶歷史記錄，采用隱語義模型的推薦算法為用戶推薦路線，將旅游信息挖掘結果、路徑推薦結果、住宿、門票等信息輸入到數據庫，為旅游智慧平臺的數據抽取、轉換和加載提供數據平臺，以此完成基于大數據分析技術的旅游智慧平臺的設計。實驗對比結果表明，此次設計的基于大數據分析技術的旅游智慧平臺的信息比傳統平臺中，更加滿足用戶需求。

關鍵詞：旅游智慧平臺；平臺設計；大數據分析；信息挖掘；路線推薦；對比實驗

0引言

目前，旅游業發展迅速，已經成為推動我國發展的經濟性產業之一，同時，隨著信息化技術的發展，傳統的旅游形式已經無法滿足信息化下的旅游需求。在這種背景下，智慧旅游應運而生，其主要以現代化技術為推動力，是現代信息技術與旅游業深度融合后的產業形態，也是旅游業理論和實踐應用的前沿。智慧旅游通過借助多種通信方式，對旅游信息進行感知和管理，及時、全面地將旅游信息呈現給游客。但是目前的智慧旅游平臺處于發展初階段，存在平臺信息少的問題，為有效解決這一問題，設計一種基于大數據分析技術的旅游智慧平臺。大數據分析能夠對巨大的數據進行模擬并分析，具有數據多、處理速度快、類型多、價值高和具有真實性的優點，因此在旅游智慧平臺設計中應用大數據分析技術具有重要意義。首先分析旅游智慧平臺需求，設計旅游智慧平臺模塊，并為了提高平臺的合理性，對旅游智慧平臺進行優化，通過挖掘旅游信息，為用戶提供可視化旅游信息。在此基礎上，分析用戶歷史數據，為用戶推薦感興趣的路線、產品等，以此實現基于大數據分析技術的旅游智慧平臺的設計。實驗對比結果表明，此次設計的平臺比傳統平臺信息多，具有實際應用意義。

1旅游智慧平臺模塊設計

此次設計采用大數據分析技術對旅游智慧平臺設計，根據旅游信息生成、傳輸、處理和應用的過程，將旅游智慧平臺從結構上分為感知層[1]、傳輸層、支撐層和應用層。感知層主要為了實現平臺的全面感知，實時采集旅游平臺內的動態信息[2]；傳輸層，通過該層對感知到的旅游信息進行接收與發送，提高平臺的實時性；支撐層主要為旅游智慧平臺的處理層，該層利用大數據分析[3]等各種技術，對旅游智慧平臺內的數據進行控制、分析和處理；應用層將分析處理過的數據發送出去，為使用者提供豐富的服務。

1.1旅游信息挖掘

摘要：環境污染治理作為環境保護的一項重要工作，目前已經引入了很多的信息化系統，比如環境監控管理系統、物聯網數據傳輸系統、環境保護預警系統等，提高了環境污染治理的自動化水平。環境污染信息平臺經過長期的運行，目前已經積累了海量的數據資源，這些數據中隱藏著許多潛在的、有價值的知識信息，可以為環境污染預警、治理、保護提供決策支撐，因此本文引入了深度學習技術，該技術是一項基于卷積神經網絡的模式識別和機器學習算法，能夠構建一個數據分析和挖掘模型，實現數據的預處理、加工和分析，生成一個強大的數據處理模型，從而為環境污染提供決策支撐，提高了環境污染平臺的智能化、共享化和自動化。

關鍵詞：深度學習；環境污染平臺；卷積神經網絡；數據挖掘

0引言

環境污染已經成為影響人們健康生活的重要問題之一，隨著環境污染種類的增多，污染成分也更加復雜，不僅包括傳統的大氣污染、海洋污染、水土污染、糧食污染等，還包括光污染、噪聲污染、輻射污染等，為人們的健康安全帶來了惡劣影響。因此，加強環境污染的防治和保護成為重要的工作，由于污染區域、成分、后果都比較復雜，傳統的人工管理模式已經無法適應需求，政府機構或企業組織開始在環境污染防治中引入先進的信息技術，開發和部署了許多的信息系統，比如污染數據監控系統、環境污染預測系統等，這些應用軟件引入了數據庫、物聯網等關鍵技術，有效地提升了環境污染防治信息化水平[1]。目前，環境污染信息平臺集成的功能越來越多，經過多年的運行積累了海量的數據資源，這些數據中蘊含著有價值的知識信息，可以為人們提供環境污染防治的決策支撐[2]。因此，本文引入深度學習技術，構建一個數據加工和處理模型，提高環境污染平臺的智能分析水平，具有一定的意義。

1環境污染平臺功能分析

目前，環境污染平臺經過多年的運行，集成的信息功能更多，不僅包括環境污染監控、環境污染預警、環境污染治理、環境污染影響評估等多個方面，還包括環境污染預測等功能。因此，本文對這些應用功能進行總結和歸納，將其劃分為數據采集、數據傳輸和數據存儲等功能，這樣就可以實現環境污染數據的共享。（1）環境污染數據采集數據采集是環境污染平臺的基礎功能，人們可以在各個環境污染采集點部署傳感器，比如硫化物傳感器、二氧化碳傳感器等，采集環境污染的各種成分數據，將這些數據通過物聯網和互聯網傳輸到服務器。（2）環境污染數據傳輸環境污染數據傳輸的方法很多，包括物聯網、移動通信、光纖網絡等。由于環境污染數據采集點分布的比較散亂，每一平方公里都有多個傳感器，因此這些傳感器可能分布于野外、水面、大氣中，因此采集的數據傳輸就需要使用物聯網和移動通信，將其從采集終端傳輸到服務器。服務器和各個電腦終端之間的傳輸則可以使用光纖網絡，幫助人們掌握環境污染情況，數據傳輸需要保證高可靠性和高速性。（3）數據存儲環境污染平臺保存的數據種類非常多，時間久遠，一般都需要保存數十年的環境污染數據，以便人們能夠針對某一個低于的環境污染情況進行全方位的掌握，避免由于數據保存漏洞產生不全面的問題。因此，數據存儲可以采用冗余的光纖陣列存儲器，并且可以在不同的地域建設保存機房，實現數據安全存儲。

2深度學習在環境污染平臺數據分析中的應用

摘要：在區域經濟分析中，由于分散化的數據庫形式以及多源異構的數據類型，使得對區域經濟數據的分析，難以獲得令人滿意的效果。基于區域經濟特征，提出采用Multi-Agents分布式數據管理模式來構建區域經濟分析的數據挖掘應用框架，通過XMLWebService技術和XML格式訪問建立系統的四層結構體系，實現多數據庫訪問Agent來集中管理數據訪問，并引入Microsoft時序算法和期望最大化算法進行異構采集和數據挖掘。采用C#語言開發區域經濟數據分析系統，實現對不同數據庫數據的采集、數據挖掘、結構展示，為用戶提供跨數據庫平臺的數據共享環境。

關鍵詞：區域經濟；數據挖掘；Multi-Agents；分布式數據管理

區域經濟作為國民經濟的重要組成部分，是地區社會活動活力的主要體現［1］。由于區域經濟在國民經濟中扮演著重要的角色，區域經濟是社會各領域重點關注和普遍研究的領域。中國作為一個地域、人口大國，經濟發展內向程度高，經濟系統及其復雜，不同部門、不同領域在日常經濟活動中均產生大量經濟數據，分散化的數據以不同格式、不同類型存在在各經濟部門數據庫中［2-4］。如何從多源異構數據尋找到有用的信息，為區域經濟的發展提供數據支撐，成為函待解決的關鍵問題［5-7］。數據挖掘是從海量的、不完全、模糊的異構數據中提取隱藏在其中的有潛在價值的信息和知識過程［8］。目前，比較成熟的數據挖掘技術主要有遺傳算法［9］、人工神經網絡［10，11］、鄰近搜索方法［12］等，通過在大量數據中提取隱含規則和信息，為區域經濟的發展推進策略提供分類指導、分區推進的技術支持［13］。基于此，本研究根據區域經濟系統的特點，提出一種基于Multi-Agents數據挖掘技術的區域經濟系統，將數據挖掘算法應用于區域經濟分析中，把握地區發展方向和進程，提高區域規劃的及時性和有效性。

1Multi-Agents的區域經濟分析

1.1Multi-Agents技術

Agent是能夠感知環境、接收環境消息并作出反應，進而反作用環境中的一種實體［14］。在移動互聯網數據挖掘中，將Agent看作是一種能在異構網絡中有一臺主機前移到另一臺主機實現資源交互的程序。而Multi-Agents是通過多個Agent組成的集合，系統中各Agent根據具有的知識對外界刺激作出反應，并獲取新的消息更新自身狀態，通過消息獲取和數據交互來完成任務。由于Multi-Agents系統的Agent都是相互獨立的，各Agent間、Agent與環境間通過通訊、協商和協作共同完成系統數據的采集、傳輸、分析和評價［15］。Multi-Agents系統在異構、分布控制、解決多個關聯性任務場合具有較高的可靠性，可動態對系統任務進行分解。根據區域經濟系統的特點，結合數據挖掘系統結構，將Multi-Agents技術應用于區域經濟系統，建立基于Multi-Agents的區域經濟應用框架如圖1所示。從Multi-Agents應用框架可以看出，整個系統被劃分為了數據處理模塊、挖掘挖掘引擎、模式評估、知識庫系統4個部分。數據處理模塊將區域經濟數據庫基礎數據提取、過濾、轉化為數據庫要求數據文件。數據挖掘引擎包括關聯規則、聚類算法等數據挖掘工具。模式評估根據知識庫相關知識，對獲得的結果評估。知識庫中存取經濟領域知識，將獲得的數據評估結果與知識庫相關領域比較，用以指導數據挖掘執行。Multi-Agents的區域經濟數據挖掘通過分布在網絡中的多個Agent完成各區域經濟事務的數據服務，將各Agent挖掘信息匯總，與綜合分析系統形成交互機制，分析區域經濟現狀成因、宏觀調控有效性等，各Agent智能間采用聯邦式協同挖掘機制［16］。

1.2Multi-Agents的數據處理

摘要：基于大數據的旅游分析平臺是針對目前的旅游市場群體建立的多用途、全方位、一體化信息平臺，充分運用新型互聯網大數據資源優勢，將以往數年的旅游數據進行整合，使游客對自己了解的旅游景點或者平臺提供的熱門景點有了更深層次的規劃。該平臺運用大數據，精確獲取各種旅游相關數據信息，使旅游業的服務、管理和體驗的智能化發展迅猛，推動旅游業發展，從而提高地區區域經濟，促進區域經濟轉型。

關鍵詞：大數據；數據挖掘；旅游業

一、引言

隨著信息技術尤其是互聯網的發展，人們生產數據的能力越來越強。旅游業是大數據應用前景最為廣闊的行業之一，可通過對數據的處理，也已準確預知游客對自己了解的旅游景點或者平臺提供的熱門景點有了更深層次的規劃，可以讓游客享受到不一樣的體驗和享受。該平臺結合自身優點，大大減少了游客在規劃游玩景點時帶來的煩惱，更加便捷地為游客提供信息資源服務。

二、研究背景

基于大數據的旅游分析平臺是針對目前的旅游市場群體建立的多用途、全方位、一體化信息平臺。在充分運用新型互聯網大數據資源優勢，將以往數年的數據進行整合，并且集中游客意見，對旅游者的旅游信息查詢帶來便捷。通過我們的平臺可以使游客對自己了解的旅游景點或者平臺提供的熱門景點有了更深層次的規劃，可以讓游客享受到不一樣的體驗和享受。該平臺結合自身優點，大大減少了游客在規劃游玩景點時帶來的煩惱，更加便捷地為游客提供信息資源服務。旅游行業有行業廣、規模大、移動性強的特點，因此更加依賴大數據。本平臺運用大數據，精確獲取各種旅游相關數據信息，使旅游業的服務、管理和體驗的智能化發展迅猛，推動旅游業發展，從而提高地區區域經濟，促進區域經濟轉型。

三、需求分析

摘要：時代的不斷發展，大數據技術的應用更為成熟與普遍，作為新的概念和思維方式大數據分析在品牌營銷中發揮重要作用，市場營銷、品牌營銷的大數據時代真正到來?；谶@樣的時代背景，探討大數據分析在品牌營銷管理中的價值及具體的實施策略具有現實必要性。借助大數據分分析技術，實現消費需求的精準捕捉，實現消費群體的精準刻畫，實現品牌營銷的高品質化。

關鍵詞：大數據分析；市場營銷；品牌營銷；應用價值

大數據分析技術是網絡技術發展的產物，也在一定程度上扮演市場營銷的風向標角色。大數據分析是對海量的，處理復雜的數據信息借助技術進行的特定分析，進一步明確分析目標，進行有效信息的挖掘與提取，作為市場營銷的一大參考。在大數據分析技術的支持下，市場營銷戰略規劃更契合消費者的消費訴求，更精準地捕捉市場發展的趨勢與動向。在市場營銷、品牌營銷中我們必須加強大數據分析技術的應用。

一、大數據分析帶來品牌營銷的變革

（一）大數據分析突出消費者的中心性

大數據分析技術帶來傳統品牌營銷的變革，消費者獲得市場營銷的主導權，消費者在消費時往往會根據搜索關鍵詞搜索并綜合對比分析，傳統營銷模式下的消費者關注的是商品價值，而大數據分析帶來的是消費者對商品價值、消費體驗價值的綜合關注。對于企業來說，借助大數據分析技術可以有效了解消費者的消費特點、消費需求等，指導自身根據消費者的消費特性標簽制定正確的消費策略，更好地滿足其消費需求。社會的不斷發展，消費者的消費訴求表達更為便捷，社交媒體、服務平臺、網絡投訴等，消費者借助這些渠道準確地表達個人訴求，而這些數據的匯總分析可以幫助企業明確消費者的聚焦點，制定有效的營銷策略。或者基于大數據分析成果進行產品的設計研發、性能改進。大數據分析應用于品牌營銷突出的是消費者的中心性。

（二）市場細致劃分提升營銷的精準度

摘要：數字經濟快速發展，深入到各行各業，在電子商務領域，商務數據價值巨大，而現在電子商務數據分析人才稀缺，或人才無法滿足企業需要，在一定程度上也阻礙了高職電子商務相關專業的發展。認清電子商務數據分析的重要性，了解電子商務數據分析人才需求和教學現狀，進行電子商務數據分析實訓課程開發研究，包括：實訓課程性質、實訓課程目標、實訓學習情境設定及教學設計、考核評價、教學方法等，提出了電子商務數據分析實訓課程開發完善還需努力的方向，以促進電子商務相關專業的質量提升。

關鍵詞：電子商務數據分析；實訓課程；項目開發

數字經濟發展迅速，各行業不斷進行數字化轉型，出現了大數據，數據中能蘊含許多有意義有價值的線索和信息，尤其在企業運作和商務應用方面。我國電子商務發展體量龐大，“互聯網＋”的大趨勢和后疫情時期，更加體現出了優勢，跨境電商、直播電商等新業態新模式快速發展，電子商務向更高質量發展，更注重公平性與滿足感。電子商務數據分析是貫穿整個電子商務相關企業運作必不可少的工作，電子商務相關崗位也都需要具備數據分析能力，而相應的電子商務數據分析人才卻極其短缺。電子商務數據分析實訓課程開發，利于院校適應行業企業最新變化，培養適應需求、具備一定數據分析實踐能力的電商人才。

1電子商務數據分析的重要性

行業企業已經逐漸認識到了數據將是核心的生產要素，數字經濟活躍，數據分析也會深刻影響行業企業的發展與創新改革。比如新零售行業，處于行業供應鏈前端的研發設計、原材料生產、裝備制造等，做什么如何做怎樣做等，要考慮處于供應鏈后端的分銷、零售、廣告營銷、消費者的消費方式等，后端的數據逆向牽引前端，通過數據分析，消費方式逆向影響和牽引生產方式。隨著數字經濟的深入發展，數據分析能力非常重要，會成為互聯網從業者必備的技能［1］。數據存在于電子商務的整個鏈條中，包括電子商務商品采購、視覺設計、網店銷售、營銷推廣、客戶服務、物流管理等，商家通過數據調整發展思路、運營方向和競爭策略等。電子商務數據分析是電子商務相關企業的各工作崗位都要求的最為核心的能力，比如：商品采購中的市場調研、產品分析；視覺設計中的視覺營銷數據分析；網店銷售中的制定商品銷售策略；營銷推廣中的推廣數據分析；客服工作中的客戶畫像分析、客戶服務數據分析；物流管理中的數據收集和統計分析等［2］。

2電子商務數據分析人才需求現狀

當今經濟社會瞬息萬變，電商相關企業需要素質高、業務技能強的復合型電子商務數據分析專業人才，具備豐富的知識與完整的技能結構，能靈活應用電子商務數據分析方法與技能，去解決電子商務業務相關問題。特別在產品和運營崗位，數據分析是必備的能力。而高職院校所輸出的電子商務人才，在電子商務具體業務如網店搭建、產品信息化、客戶服務方面相對較好，但數據分析能力普遍偏弱，也從一定程度上限制了畢業生的職業上升空間。所以，適應行業企業需要的電子商務數據分析人才缺口巨大。現有電子商務數據分析人才，普遍存在三個方面的瓶頸問題，一是數據分析工具使用不熟練，所掌握的工具處理能力無法應對大量的數據處理。二是會做圖表但分析能力差，花費了大量的時間去收集和統計數據，但不擅長數據清洗、數據指標拆分和模型搭建，沒有得出有效的結論。三是缺乏有效的引導，自行摸索或研究，很難解決實際問題，或者解決成效不明顯［3］。

摘要：隨著我國綜合實力的不斷增強，大數據分析在企業中逐漸發揮著更大的作用。本文探析了大數據分析在供應鏈管理中的相關應用，論述了大數據的相關內容，具體從五個方面指出了大數據分析與供應鏈之間的關系，最后提出了大數據分析在供應鏈管理中應用的問題與現狀，為相關研究者提供了理論參考依據。 

關鍵詞：大數據分析；供應鏈管理；相關應用；大數據分析技術；大數據市場

隨著大數據時代的到來，大數據分析與企業有著密不可分的聯系，大數據分析在供應鏈管理中層層滲入，起到了至關重要的作用，供應鏈管理中運用大量的大數據分析技術，很好地促進了供應鏈的發展，從而為企業的高效發展注入了新動能。

1大數據的相關內容

1.1分析大數據

在這個信息公開的時代，我們每天都可以從外界獲得大量的信息。但是隨之而來的疑問也出現了，在這樣龐大的數據中我們如何知道哪些信息是對我們有利的呢？在大數據時代，如何快速精確地獲得有用信息成為迫在眉睫的問題。

1.2大數據分析在供應鏈管理中的重要作用

隨著計算機技術和互聯網的快速發展和廣泛應用，我國教育改革加快了信息化建設的發展步伐，將網絡技術深入到教育教學中的各個領域和環節，給高校教育帶來了創新性的變革，其中，網絡教育平臺的搭建以及高校教育的網絡化正是當前教育改革創新中的有力舉措之一。武法提編著的《網絡教育應用(第2版)》（2011年5月高等教育出版社出版）是當前高校教育技術學專業的系列教材之一?；诰W絡技術高速發展的環境背景，網絡教育應用在教學思想、教學課程體系、教學模式等方面的健全和完善正越來越專業化和系統化?！毒W絡教育應用（第2版）》共有七章，邏輯清晰且深入淺出地闡明了網絡教育應用中的基礎理論概述、網絡環境分析、網絡教育平臺搭建、網絡教育資源整合、網絡教育支持性服務、網絡教學模式探索以及網絡教育的評價與質量管理等內容。相對于傳統教育模式，網絡教育在數據傳輸、資源整合、交互方式、數據化管理等方面有著不可比擬的優勢，但由于高校教育改革還處于信息化建設的起步階段，許多業務應用系統缺乏規范性的管理和使用，造成不能更好地實現高校網絡教育數據的共享，形成了業務應用系統數據的孤立和分散。因此，要想更好地推動高校信息化建設的發展步伐，就必須加快搭建一體化的網絡教育數據分析平臺，讓大量有價值的數據資源能夠在高校教育信息化進程中發揮更大的作用。

一、搭建網絡教育數據分析平臺的現實意義

搭建網絡教育數據分析平臺的價值在于能夠依托不斷創新升級的計算機技術、數字化技術、網絡媒體技術等對海量的教育教學數據與信息進行存儲、統計、分類、分析、計算、整合，并在數據化分析的基礎上對網絡教育發展的趨勢進行預判，從而更好地服務于網絡教育實施工作的決策規劃與設計。具體來說，搭建網絡教育數據分析平臺的現實意義主要包括兩個方面：一方面，網絡教育數據分析平臺的搭建有助于實現網絡教育的一體化管理，網絡具有顯著的開放性，給教學內容、教學模式與教學對象的管理帶來顯著的難度，要想在開放多元的網絡教學環境下，更準確、更高效地管理網絡教育教學的實際應用和效果，高校就應當借助網絡教育數據分析平臺的搭建，對整體的網絡教育教學情況進行綜合性的監督與管理，確保網絡教育教學的資源能夠更好地被利用，提高網絡教育教學的有效性。另一方面，網絡教育數據分析平臺的搭建有利于最大化地利用網絡教育應用過程中產生的大量數據與信息，挖掘傳統教育教學模式中所忽略或未能及時總結出的經驗教訓，更好地幫助高校教育教學在線下課程教學與線上網絡教育教學兩個方面的綜合性發展。

二、搭建網絡教育數據分析平臺的有效途徑

基于當前網絡教育的發展狀況，網絡教育數據的分析整合以及構建和完善網絡教育數據分析平臺，是當前高校信息化建設中必須加快發展步伐的重要環節。筆者認為，網絡教育數據分析平臺的搭建與實現需要注重以下三點：其一，明確網絡教育數據分析平臺搭建的總體架構與設計需求。網絡教育數據分析平臺的搭建需要從網絡技術和專業需求兩個角度著手，也就是說，它既要充分符合網絡數據技術的設計邏輯，在技術上達到最優化，同時它也要從網絡教育教學的專業需求出發，讓數據分析平臺能夠更有針對性地為網絡教育教學服務。其二，提高網絡教學數據分析平臺的團隊管理水平和應用水平。要想更好地發揮網絡教育數據分析平臺的作用，團隊的技術管理水平和應用水平非常重要，它是網絡數據分析平臺穩定運行和持續維護的重要人才保障。其三，打通數據分析平臺與網絡教育實踐之間的轉化路徑，發揮網絡教育數據分析平臺的實用價值。數據分析平臺的應用實踐不是一朝一夕的事，而是要在網絡教育實踐的過程中不斷積累經驗，熟練操作，從而挖掘網絡教育數據背后的教學改革意義和價值，為高校網絡教育的發展提供更多可靠的數據性經驗?？偟膩碚f，網絡教育數據分析平臺是教育信息化建設中的重要環節，它需要具有良好的可擴展性、應用價值和可維護性，且受計算機網絡技術和大數據管理技術復雜性的束縛，網絡教育數據分析平臺的搭建還應當循序漸進，以準確有效的建設標準做好網絡教育數據分析和管理的搭建工作，確保網絡教育數據分析平臺的搭建能夠在統一的實施管理中實現數據分析平臺建設的最優化，進而更好地為高校網絡教育的信息化和數據化發展服務。

作者:薛穎 單位:赤峰學院副教授