【正文】 戶發(fā)送請(qǐng)求時(shí)服務(wù)器沒有 記錄。這里還涉及到局域網(wǎng)絡(luò)的 IP 設(shè)置問題，由于以上這些設(shè)備的使用 ，有可能造成 IP 沖突，在 用戶使用設(shè)備 網(wǎng)絡(luò)時(shí)， 有可能數(shù)據(jù)庫將 設(shè)備發(fā)送的 多條信息記錄為 來自 同一個(gè) IP， 也可能將同一個(gè)用戶發(fā)送的信息記錄為不同的 IP， 這就 導(dǎo)致了 Web 服務(wù)器日志數(shù)據(jù)難以 分析 的問題 。 獲取客戶端數(shù)據(jù) 過程中 存在的問題。 由于企業(yè)本身的技術(shù)實(shí)力和程序漏洞等因素， 一些 旅游 電子商務(wù)企業(yè)開發(fā)的客戶端 不能準(zhǔn)確記載用戶訪問網(wǎng)站的時(shí)間 ， 其系統(tǒng) JavaScripts 功能無法獲取 用戶的點(diǎn)擊信息，即使能夠識(shí)別點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)也會(huì)有捕獲事件層次低、 語義簡(jiǎn)單、難以關(guān)聯(lián)分析等問題。 也可以 采用獲取客戶端宏記錄文件 掃描的方法，但是這樣又會(huì)造成點(diǎn)擊流信息無法獲取的困境。此外，大多數(shù) 用戶 難以接受企業(yè)網(wǎng)站 收集 其數(shù)據(jù)的 行為。 Cookie 存在的問題 。 Cookie 文件是網(wǎng)站服務(wù)器在本地計(jì)算機(jī)設(shè)備上留下的 網(wǎng)站已訪問頁面的 緩存文件，因其可以快速打開瀏覽過的網(wǎng)頁 卻不用重新訪問網(wǎng)站服務(wù)器 這一功能而被廣泛利用 。但是， 這一優(yōu)點(diǎn)卻也是數(shù)據(jù)收集過程 中 一個(gè) 難以克服的缺點(diǎn)。例如，當(dāng)多個(gè)用戶同時(shí)使用同一設(shè)備時(shí)，數(shù)據(jù)收集方無法根據(jù)用戶留下的 Cookie 文件來分析出用戶的興趣偏好，即 使 分析出結(jié)果也存在巨大的誤差，無法進(jìn)行個(gè)性化的 推薦 服務(wù)。 或者部分用戶在使用瀏覽器過程中可能會(huì)刪除本地存儲(chǔ)的 Cookie 文件，當(dāng)再次訪問該網(wǎng)站時(shí)可能會(huì)被誤認(rèn)為是新用戶而對(duì)其重新定義，這樣不但造成了數(shù)據(jù) 結(jié)果 的 不準(zhǔn)確 ， 而且占用了大量數(shù)據(jù)庫資源。 （二） 數(shù)據(jù)管理過程中 存在 的問題 產(chǎn)生的 數(shù)據(jù)類型 較 多 目前 的數(shù)據(jù)類型有結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)三種。包括文字、音頻、視頻、圖片等 等。 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是常用的數(shù)據(jù)形式，基本上是表格式的數(shù)據(jù)。每條數(shù)據(jù)的內(nèi)容可以 不同，但是結(jié)構(gòu)是一樣的。一般利用 Excel 工具就可以 對(duì) 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 進(jìn)行分析處理 ，而 大型 的 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 則可以 采用一些 較為成熟的 的商業(yè)軟件 ，如 SPSS 等 。 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是所有數(shù)據(jù)中占比例最多的數(shù)據(jù)， 包括高清圖像、影音文件 等多媒體文件都屬于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 類型 。 其實(shí)所謂的 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜而已，雖其處理方式較結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)要復(fù)雜的多，但是現(xiàn)在也已經(jīng)找到了合適的處理方式，從數(shù)量上看，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 5 倍以上，所以，對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的 分析挖掘 將是 大數(shù)據(jù)發(fā)展的重要方向。 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 在本質(zhì)上屬于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但是其結(jié)構(gòu)變化很大，所以 稱為 是介于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間 ，由于 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù) 和 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理方式都 對(duì)它無效 ，因此在處理這類數(shù)據(jù)時(shí)通常需要一些特殊的方法。 在旅游電子商務(wù)個(gè)性化服務(wù)中同樣需要收集大量的數(shù)據(jù)，主要為服務(wù)器信息、圖像和文字等數(shù)據(jù)，大 多數(shù) 為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括用戶的注冊(cè)信息、網(wǎng)站瀏覽記錄、在客戶服務(wù)系統(tǒng)中的咨詢信息、對(duì)于個(gè)性化的旅游產(chǎn)品的交易信息、消費(fèi)評(píng)價(jià)信息、旅游產(chǎn)品點(diǎn)評(píng)信息和游記信息等。 數(shù)據(jù) 的 管理 成本 過 高 大數(shù)據(jù) 時(shí)代 的數(shù)據(jù)采集和 數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)， 在旅游電子商務(wù)個(gè)性化數(shù)據(jù)挖掘過程中如果要運(yùn)用大數(shù)據(jù)來挖掘 游客 的行為信息，首先 旅游電子商務(wù) 企業(yè)必須具有存儲(chǔ) TB 甚至PB 級(jí)的海量數(shù)據(jù)， 因此企業(yè)通常需要構(gòu)建自己的數(shù)據(jù)管理中心，招收專業(yè)的 IT運(yùn)營(yíng)實(shí)施團(tuán)隊(duì)， 對(duì) 所收集的數(shù)據(jù) 進(jìn)行分析、處理、挖掘，提出相關(guān)法律和重要信息，幫助 進(jìn)行客戶定位、旅游產(chǎn)品設(shè)計(jì)和消費(fèi)引導(dǎo) 。 由于大多數(shù)旅游電子商務(wù)企業(yè)主要業(yè)務(wù)并不是 IT 類業(yè)務(wù)，因此其計(jì)算中心 傳統(tǒng)的 數(shù)據(jù) 存儲(chǔ)和處理手段已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)性 處理 的要求， 而且 缺乏先進(jìn)的資源管理 和 任務(wù) 調(diào)度系統(tǒng)，沒有充分的經(jīng)驗(yàn)來實(shí)施大數(shù)據(jù) 戰(zhàn)略，這就很容易造成企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)閑置、浪費(fèi)甚至是被丟棄的狀態(tài) 。 數(shù)據(jù)處理中心使用的計(jì)算機(jī)設(shè)備性能 欠佳，無法順利完成數(shù)據(jù)處理 任務(wù)的分發(fā)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)處理的順序問題，當(dāng)遇到更大型的數(shù)據(jù)資源時(shí) 這種問題會(huì)更加突出， 數(shù)據(jù)計(jì)算系統(tǒng)的擴(kuò)展性和容錯(cuò)性等問題更加凸顯。 而且 企業(yè)內(nèi)部的計(jì)算資源 難以合理分配 ， 當(dāng)處理不當(dāng)時(shí)可能會(huì)造成決策誤區(qū)， 造成資源嚴(yán)重浪費(fèi)。 （ 三 ） 數(shù)據(jù) 結(jié)果 分析過程中存在的問題 數(shù)據(jù) 的 處理速度較慢 隨著 信息技術(shù)的迅速發(fā)展，信息終端設(shè)備多樣化，信息瀏覽方式也不再僅限于 企業(yè)網(wǎng) 站 ，出現(xiàn)了一些其他類型的社交網(wǎng)絡(luò) ， 因此也帶來了大量的 難以標(biāo)準(zhǔn)、快速處理的 非結(jié)構(gòu)化 類型 的數(shù)據(jù) ，大量難以快速處理的數(shù)據(jù)加大了數(shù)據(jù)中心計(jì)算機(jī)的運(yùn)行壓力， 而 在旅游電子商務(wù) 運(yùn)營(yíng) 中， 客戶的 旅游產(chǎn)品的購(gòu)買往往具有實(shí)時(shí)性和緊急性， 沒有過多的時(shí)間來讓用戶等待， 這就要求 旅游電子商務(wù)個(gè)性化 推薦系統(tǒng)能夠具有根據(jù)用戶請(qǐng)求實(shí)時(shí) 快速的 進(jìn)行 個(gè)性化推薦的功能。 對(duì) 數(shù)據(jù)趨勢(shì)的預(yù)測(cè) 沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn) 企業(yè)運(yùn)營(yíng)過程中會(huì)產(chǎn)生不計(jì)其數(shù)的不同 結(jié)構(gòu) 類型 的數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)中往往包含著一些具有潛在商業(yè)價(jià)值的趨勢(shì)變化信息。 在注重客戶積累和產(chǎn)品創(chuàng)新的在線旅游行業(yè) 中，這些潛在的趨勢(shì)變化信息 極為重要，有利于營(yíng)銷方案的制定 、 決策的制定 ，甚至影響到企業(yè)是否能夠繼續(xù)生存。 目前 對(duì)于這些變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)國(guó)際上并沒有 制定 統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn) ，雖然這樣極大的增加了數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的自主性和靈活程度， 但同時(shí) 也造成了 企業(yè)在數(shù)據(jù)分析過程中無法處理一些 半結(jié)構(gòu)化的 非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的問題，這給企業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)程帶來了極大的阻力。 數(shù)據(jù)模型的可靠性 無法衡量 數(shù)據(jù)模型包括 三種不同的形式，分別是概念模型、邏輯 模型、物理模型。 數(shù)據(jù)挖掘的模型主要包括數(shù)據(jù)處理模型、數(shù)據(jù)采集模型等一些模型，但是在這些模型中都或多或少的存在一些 缺陷 。 因此，在數(shù)據(jù)處理過程中如果采用的數(shù)據(jù)模型不同就可能會(huì) 出現(xiàn) 不同的處理結(jié)果， 產(chǎn)生差別極大甚至互相的數(shù)據(jù)結(jié)果 ，而這 種 情況就涉及到了數(shù)據(jù)挖掘過程中的數(shù)據(jù)結(jié)果 的 可靠性問題 。 數(shù)據(jù)分析結(jié)果維度難以精確 在旅游電子商務(wù)中，旅游產(chǎn)品具有 廣泛性 、不可移動(dòng)性、 虛擬性 、易波動(dòng)性、 季節(jié)性 等特點(diǎn)。 根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果可能得出 最近鄰居 具有相似 興趣 的結(jié)論 ，但 是 在某次 產(chǎn)品 的購(gòu)買過程中，用戶可能更關(guān)心商品本身的屬性，例如 :價(jià)格、時(shí)間、地點(diǎn)、天氣等。僅僅把相似用戶偏好的產(chǎn)品推薦給另外一位用戶沒有考慮用戶現(xiàn)在所關(guān)心的產(chǎn)品的維度往往是不準(zhǔn)確的。所以我們?cè)谶M(jìn)行旅游產(chǎn)品推薦時(shí)還要依賴用戶關(guān)心的產(chǎn)品維度對(duì)將要推薦的產(chǎn)品進(jìn)行篩選。 三 、攜程旅行網(wǎng) 對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的利用 （一） 對(duì)數(shù)據(jù)收集管理情況的分析 攜程擁有世界上最大的旅游業(yè) 呼叫 中心。 攜程旅行網(wǎng) 能夠有效 利用呼叫中心收集客戶的 行為信息。 在收集大數(shù)據(jù)的同時(shí)，攜程也在利用大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果來優(yōu)化呼叫中心的服務(wù)狀況。 從 2021 年 第三季度 開始，攜程 的 呼叫中心 開始改革數(shù)據(jù)挖掘 技術(shù)項(xiàng)目， 通過數(shù)據(jù)分析模塊的分析結(jié)果來預(yù)測(cè)客戶的來電意向 ；同時(shí) 呼叫中心的 電話平均接通時(shí)間從 原來的八秒 降到現(xiàn)在的兩 秒， 通話的 平均時(shí)間 也 從 兩 分鐘 降 至 一 分鐘， 其呼叫中心采用了 “ 六西格瑪 ” 的標(biāo)準(zhǔn)控制服務(wù)流程，在 極大地改善了用戶體驗(yàn) 度 的同時(shí)也 降低了服務(wù)成本 ，在用戶心中留下了攜程 “ 服務(wù) 質(zhì)量 一流 ” 的印象 。 在數(shù)據(jù)的收集問題上，攜程從 2021 年開始進(jìn)行了較大規(guī)模的改革。 首先， 攜程 進(jìn)一步擴(kuò)大自己的 平臺(tái)開放 規(guī)模 ， 對(duì)其合作企業(yè) 提供 了 包括 餐飲住宿 、 票務(wù)預(yù)訂 、 在線 支付等各 類業(yè)務(wù)所需的 應(yīng)用程序編程接口 ，以便更多的 合作企業(yè)和業(yè)務(wù)分銷機(jī)構(gòu) 可以更為便捷的接入 。 其次，調(diào)整 企業(yè)的 運(yùn)營(yíng) 模式 和 組織 架構(gòu)， 由于企業(yè)轉(zhuǎn)型，所以其業(yè)務(wù)模式也必須發(fā)生較大改變 以此 來適應(yīng)公司的業(yè)務(wù)變化， 企業(yè)內(nèi)部各部門 的職能不盡相同，其線下數(shù)據(jù)處理中心和線上數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)中心的組織架構(gòu)和業(yè)務(wù)模式有所不同， 員工的工作內(nèi)容和職 責(zé)都發(fā)生了較大改變，因此要分開為兩個(gè)部門進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。處理組織結(jié)構(gòu) 分離，其工作流程所使用的各類軟性資源也必須分開使用。 攜程 企業(yè)業(yè)務(wù)平臺(tái)的開放和內(nèi)部 機(jī)構(gòu)的 重組大大加快了 攜程在 數(shù)據(jù)收集 和管理渠道上的發(fā)展進(jìn)程。 （二）對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的利用 狀況分析 利用數(shù)據(jù)挖掘 實(shí)施 客戶關(guān)系管理 目前國(guó)內(nèi)大多數(shù)旅游電子商務(wù)網(wǎng)站都還沒有在客戶管理方面實(shí)施個(gè)性化推薦技術(shù)，這與個(gè)性化的服務(wù)模式是極不協(xié)調(diào)的，嚴(yán)重不利于客戶的挖掘與維護(hù)。 攜程網(wǎng) 采用 大數(shù)據(jù)挖掘的方式收集客戶行為信息，在客戶關(guān)系管理方面努力實(shí)現(xiàn) 客戶關(guān)懷， 增加 客戶的 產(chǎn)品忠誠(chéng)度 。 客戶數(shù)據(jù)管理功能：客戶信息數(shù)據(jù)管理為個(gè)性化的推薦內(nèi)容提供客戶智能等技術(shù)基礎(chǔ)。 包括客戶數(shù)據(jù)清洗、集成的能力，為企業(yè) 的發(fā)展決策 提供 多種數(shù)據(jù) 視圖。 為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘模塊提供優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)資源，增加數(shù)據(jù)處理分析的速度和結(jié)果的精確度。 攜程網(wǎng) 收集呼叫中心、網(wǎng)絡(luò)社區(qū) 、注冊(cè)信息等數(shù)據(jù)來 進(jìn)行 分析并管理 管理客戶數(shù)據(jù)。 客戶信息挖掘功能： 利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大量的客戶行為信息中分析出客戶的興趣偏好等信息。 這些知識(shí)具有隱蔽性 、 未知性 、 具有潛在 價(jià)值 的。 攜程網(wǎng)利用客戶信息數(shù)據(jù)庫挖掘出有利信息 ， 制定 不同的營(yíng)銷方式。 客戶群體維護(hù)：好的客戶管理功能必須實(shí)現(xiàn)對(duì)已有客戶的挽留，利用技術(shù)手段挽留有效客戶無疑是性價(jià)比極高的。 攜程網(wǎng) 通過 其先進(jìn)的技術(shù)系統(tǒng)采用 分類模型識(shí)別技術(shù) 來對(duì)訪問客戶所屬類別進(jìn)行識(shí)別區(qū)分， 根據(jù) 系統(tǒng)的分 類判斷， 由客戶管理系統(tǒng)來 決定 把 訪問 客戶 劃分為潛在客戶類型還是企業(yè)老客戶群體，并進(jìn)行區(qū)別的對(duì)待，進(jìn)行不同內(nèi)容的個(gè)性化推薦服務(wù)。 通過總結(jié)有價(jià)值的客戶來源，發(fā)現(xiàn)其共性，從 采取 對(duì)于某個(gè)客戶群體挖掘和維護(hù)的措施。 利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行 客戶 行為分析 攜程 企業(yè) 所有 的 用戶數(shù)據(jù) 信息 都將經(jīng)過這樣的一個(gè)過程 ： 在攜程客戶端（包含 PC 客戶端端和移動(dòng)平臺(tái)端）進(jìn)行收集用戶行為數(shù)據(jù)信息，客戶在攜程客戶端 中進(jìn)行的每一個(gè)動(dòng)作，包括用戶的鼠標(biāo)點(diǎn)擊、鍵盤輸入、網(wǎng)頁瀏覽、停留時(shí)間 、搜索行為和消費(fèi)行為都轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)進(jìn)攜程的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，來 供