本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)分析管理，具體為一種基于用戶行為分析的文旅數(shù)據(jù)集成管理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著人們生活水平的提高和休閑方式的多樣化，文化旅游已成為人們?nèi)粘Ｉ钪械闹匾M成部分，然而，用戶對文旅產(chǎn)品的需求日益?zhèn)€性化和多樣化，這對文旅行業(yè)提出了更高的要求，近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為文旅數(shù)據(jù)管理提供了強有力的技術(shù)支持，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以實現(xiàn)對海量文旅數(shù)據(jù)的快速處理和分析，挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)背后的有價值的信息，而為了更好地滿足用戶需求，文旅行業(yè)需要借助大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對用戶行為進行深入分析，從而精準(zhǔn)把握市場動態(tài)和用戶偏好。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，由于用戶行為的多樣性和不確定性，對于不同價值的用戶，會采用相同的管理策略，會導(dǎo)致資源分配的不均衡，因此，如何根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)劃分等級，確保資源分配的均衡性，是我們要解決的問題，為此，現(xiàn)提出一種基于用戶行為分析的文旅數(shù)據(jù)集成管理系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：一種基于用戶行為分析的文旅數(shù)據(jù)集成管理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)集成管理中心，所述數(shù)據(jù)集成管理中心通信連接有數(shù)據(jù)采集集成模塊、用戶行為分析模塊、用戶畫像構(gòu)建模塊、行為趨勢評估模塊、用戶等級劃分模塊、資源分配優(yōu)化模塊以及個性化推薦模塊，其中，各模塊間電信號連接；

2、所述數(shù)據(jù)采集集成模塊，用于收集用戶在文旅場景中的各類行為數(shù)據(jù)，如瀏覽記錄、點擊行為、停留時間、消費記錄，數(shù)據(jù)來源廣泛，包括線上平臺和線下場景，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理，確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性；

3、所述用戶行為分析模塊，用于對收集到的行為數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并對用戶行為數(shù)據(jù)進行深入分析，識別用戶的興趣偏好、消費習(xí)慣、行為模式特征，為用戶畫像的構(gòu)建和等級劃分提供有力支持；

4、所述用戶畫像構(gòu)建模塊，基于用戶行為分析結(jié)果，構(gòu)建用戶畫像，用戶畫像包括用戶的基本信息、興趣偏好、消費能力多個維度；

5、所述行為趨勢評估模塊，結(jié)合用戶畫像和用戶行為模式綜合分析用戶在文旅場景中的行為趨勢，為個性化推薦、精準(zhǔn)營銷等提供重要依據(jù)；

6、所述用戶等級劃分模塊，基于根據(jù)用戶畫像中的關(guān)鍵特征和行為趨勢評估結(jié)果，將用戶劃分為不同的等級，確保資源能夠根據(jù)不同等級用戶的需求進行合理分配；

7、所述資源分配優(yōu)化模塊，根據(jù)用戶等級劃分結(jié)果，優(yōu)化文旅資源的管理和調(diào)配方案，確保資源分配的均衡性和合理性，提高整體服務(wù)質(zhì)量和用戶滿意度；

8、所述個性化推薦模塊，基于用戶畫像和等級劃分結(jié)果，為用戶提供個性化的文旅產(chǎn)品和服務(wù)推薦，推薦內(nèi)容符合用戶的興趣偏好和消費能力，提高推薦的準(zhǔn)確性和轉(zhuǎn)化率，增強用戶的參與感和體驗感，促進文旅項目的長期發(fā)展。

9、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集集成模塊中，行為數(shù)據(jù)的收集過程包括：

10、使用線上平臺部署跟蹤代碼（javascript跟蹤代碼）并使用api調(diào)用收集用戶在文旅場景中的各類行為數(shù)據(jù)；

11、利用線下場景部署傳感器、攝像頭、pos機設(shè)備收集用戶行為數(shù)據(jù)，線上平臺包括官方網(wǎng)站、app、社交媒體，記錄用戶的瀏覽記錄、點擊行為、搜索關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)，線下場景包括景區(qū)入口、售票處、游樂設(shè)施，通過安裝傳感器、攝像頭設(shè)備，收集用戶的到達(dá)時間、停留時間、消費記錄數(shù)據(jù)，在采集過程中，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和一致性，避免數(shù)據(jù)重復(fù)、缺失或錯誤；

12、將線上平臺和線下場景收集到的數(shù)據(jù)，進行集成整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，包括數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換、字段映射、數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)重復(fù)的處理步驟，使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工具將不同來源的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，并建立字段映射表，將不同來源的字段映射到統(tǒng)一的字段名稱和數(shù)據(jù)類型上；

13、使用etl工具將整合后的數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫中，確保數(shù)據(jù)導(dǎo)入過程中的數(shù)據(jù)完整性和一致性，在數(shù)據(jù)倉庫中建立數(shù)據(jù)表、視圖和索引，以便于后續(xù)的數(shù)據(jù)訪問和分析，并使用數(shù)據(jù)治理工具進行數(shù)據(jù)管理和元數(shù)據(jù)管理，有助于更全面地了解用戶行為，優(yōu)化文旅產(chǎn)品和服務(wù)。

14、優(yōu)選的，所述用戶行為分析模塊中，深入分析用戶行為數(shù)據(jù)的過程包括：

15、對收集到的行為數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的預(yù)處理操作；

16、對預(yù)處理后的用戶行為數(shù)據(jù)進行深入分析，識別用戶的興趣偏好、消費習(xí)慣和行為模式特征，將用戶行為數(shù)據(jù)分為不同的類別，分別為瀏覽行為、搜索行為、購買行為，其中，瀏覽行為記錄用戶瀏覽的頁面、停留時間、瀏覽次數(shù)信息，搜索行為記錄用戶的搜索關(guān)鍵詞、搜索結(jié)果點擊情況信息，購買行為記錄用戶購買的產(chǎn)品、數(shù)量、金額、時間信息；

17、按預(yù)設(shè)時間段統(tǒng)計產(chǎn)品購買數(shù)量、消費金額、消費次數(shù)和消費人數(shù)，以分析用戶行為的整體趨勢，并通過可視化工具展示分析結(jié)果，便于直觀理解；

18、對每個用戶的消費金額、消費次數(shù)進行描述統(tǒng)計，了解用戶的購買能力和購買頻率，分析用戶的消費分布，如消費金額的分布、購買數(shù)量的分布，以識別用戶的消費習(xí)慣，并計算用戶的累計消費金額占比，評估用戶的貢獻度；

19、通過分析用戶的瀏覽、搜索、購買行為序列，識別用戶的行為模式特征，并將用戶劃分為不同的群體，以便進行精細(xì)化運營。

20、優(yōu)選的，所述用戶畫像構(gòu)建模塊中，用戶畫像的構(gòu)建過程包括：

21、提取用戶的基本信息數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，定義用戶畫像的維度，分別為基本信息、興趣偏好、消費能力；

22、提取用戶在線上和線下渠道的行為數(shù)據(jù)，并從用戶行為數(shù)據(jù)中提取購買歷史、瀏覽習(xí)慣、搜索關(guān)鍵詞的關(guān)鍵特征；

23、根據(jù)提取的特征，生成描述用戶屬性的標(biāo)簽，并將生成的標(biāo)簽組合成完整的用戶畫像，確保畫像能夠全面反映用戶的關(guān)鍵特征和行為模式；

24、通過與已知的用戶數(shù)據(jù)進行對比，驗證畫像的準(zhǔn)確性，根據(jù)驗證結(jié)果調(diào)整畫像構(gòu)建的策略和算法，監(jiān)控用戶行為的變化，及時調(diào)整畫像中的標(biāo)簽。

25、優(yōu)選的，所述行為趨勢評估模塊中，用戶在文旅場景中行為趨勢的分析過程包括：

26、整合用戶畫像，并結(jié)合從用戶行為數(shù)據(jù)中提取購買歷史、瀏覽習(xí)慣、搜索關(guān)鍵詞關(guān)鍵特征，分析用戶在不同時間段、不同場景下的行為模式；

27、將用戶當(dāng)前的行為模式與用戶畫像進行匹配，識別用戶當(dāng)前的興趣點和需求，分析用戶在文旅場景中偏好類型、活動參與度的行為特征；

28、基于提取的用戶行為數(shù)據(jù)中關(guān)鍵特征，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建用戶行為趨勢預(yù)測模型，基于用戶的歷史行為和當(dāng)前畫像，預(yù)測用戶未來的行為趨勢；

29、根據(jù)用戶行為趨勢預(yù)測模型的結(jié)果，計算用戶的行為趨向評估指數(shù)，分析用戶在文旅場景中的行為方向和強度；

30、結(jié)合用戶畫像和行為趨向評估指數(shù)，綜合分析用戶在文旅場景中的行為趨勢，識別用戶感興趣的文旅活動、產(chǎn)品或服務(wù)類型，并根據(jù)行為趨勢分析結(jié)果，將用戶劃分為不同的群體。

31、優(yōu)選的，所述行為趨向評估指數(shù)的計算表達(dá)式為：

32、；

33、其中，為行為趨向評估指數(shù)，為用戶參與文旅活動的種類數(shù)量，為第種活動的權(quán)重，反映該活動對用戶行為趨向的重要性，為用戶在第種活動上的實際行為次數(shù)，為第種活動的基準(zhǔn)行為次數(shù)，反映用戶的平均參與水平，為用戶行為數(shù)據(jù)的方差，用于標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保不同活動之間的行為次數(shù)具有可比性，為調(diào)整指數(shù)，用于控制方差項對行為趨向評估指數(shù)的影響程度，為用戶搜索及關(guān)注的文旅關(guān)鍵詞數(shù)量，為第個關(guān)鍵詞的權(quán)重，反映該關(guān)鍵詞對用戶興趣的重要性，為用戶在第個關(guān)鍵詞上的搜索及關(guān)注次數(shù)，為所有用戶中單個關(guān)鍵詞搜索及關(guān)注次數(shù)的最大值，用于標(biāo)準(zhǔn)化處理，為調(diào)整系數(shù)，用于控制關(guān)鍵詞搜索及關(guān)注次數(shù)對行為趨向評估指數(shù)的影響程度，的取值范圍在0至1之間。

34、優(yōu)選的，所述用戶等級劃分模塊中，劃分用戶等級的過程包括：

35、結(jié)合用戶未來行為趨勢的預(yù)測結(jié)果和用戶畫像中的關(guān)鍵特征，計算出用戶的行為趨向評估指數(shù)結(jié)果；

36、綜合用戶畫像和行為趨向評估指數(shù)，分析用戶在文旅場景中的行為趨勢，識別用戶感興趣的文旅活動、產(chǎn)品或服務(wù)類型；

37、根據(jù)行為趨勢分析結(jié)果，將用戶劃分為不同的用戶等級，分別為高價值用戶、活躍用戶、潛在用戶，并為不同等級的用戶匹配相應(yīng)的評估閾值；

38、定期評估用戶的行為趨勢和畫像特征，根據(jù)評估結(jié)果動態(tài)調(diào)整用戶的等級。

39、優(yōu)選的，多個所述用戶等級對應(yīng)多個所述評估閾值，其中，所述評估閾值包括上閾值和下閾值；

40、多個所述用戶等級與多個所述評估閾值滿足如下關(guān)系：

41、高價值用戶；

42、活躍用戶；

43、潛在用戶；

44、其中，為行為趨向評估指數(shù)，為高價值用戶對應(yīng)的下閾值與活躍用戶對應(yīng)的上閾值，為活躍用戶對應(yīng)的下閾值與潛在用戶對應(yīng)的上閾值，，。

45、優(yōu)選的，所述資源分配優(yōu)化模塊中，優(yōu)化文旅資源的管理和調(diào)配方案的過程包括：

46、根據(jù)確定的用戶等級和歷史行為數(shù)據(jù)，預(yù)測不同等級用戶的資源需求，并根據(jù)資源需求預(yù)測結(jié)果，制定不同等級用戶的資源匹配策略，確保資源分配的合理性和均衡性；

47、根據(jù)匹配策略，將資源調(diào)配到不同等級用戶所需的場景中，并在資源調(diào)配過程中，優(yōu)化資源配置，提高資源利用效率；

48、定期對文旅資源進行更新和維護，保持資源的吸引力和競爭力，針對不同等級用戶的需求，提供個性化的服務(wù)體驗，定期對資源分配和服務(wù)質(zhì)量進行數(shù)據(jù)分析與評估，發(fā)現(xiàn)問題并采取措施進行改進。

49、優(yōu)選的，所述個性化推薦模塊中，提供個性化文旅產(chǎn)品和服務(wù)推薦的過程包括：

50、基于用戶畫像中的關(guān)鍵特征和用戶行為數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶等級劃分結(jié)果，為不同等級的用戶提供個性化推薦；

51、根據(jù)用戶的實際行為數(shù)據(jù)，評估其所屬用戶等級，評估結(jié)果應(yīng)實時更新，反映用戶當(dāng)前的狀態(tài)和水平，并根據(jù)用戶畫像和用戶等級劃分結(jié)果，篩選符合用戶興趣偏好和消費能力的文旅產(chǎn)品和服務(wù)，推薦內(nèi)容多樣化，包括景點、酒店、餐飲、活動各個方面；

52、將篩選出的推薦內(nèi)容以列表形式、卡片形式展示給用戶，展示內(nèi)容包括產(chǎn)品的基本信息、圖片、價格、用戶評價，以便用戶做出決策；

53、通過用戶調(diào)查、滿意度評分方式，收集用戶對推薦內(nèi)容的反饋意見，根據(jù)用戶反饋意見，持續(xù)優(yōu)化用戶畫像和等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，分析用戶需求和狀態(tài)。

54、本發(fā)明提供了一種基于用戶行為分析的文旅數(shù)據(jù)集成管理系統(tǒng)。具備以下有益效果：

55、一、該基于用戶行為分析的文旅數(shù)據(jù)集成管理系統(tǒng)，通過全面收集并分析用戶的瀏覽、搜索、購買及評價行為數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)描繪出用戶的興趣偏好、消費習(xí)慣及旅行需求，進而為用戶提供個性化的文旅產(chǎn)品和服務(wù)推薦，同時，能夠根據(jù)用戶的實時反饋動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容，確保始終滿足用戶的最新需求，從而顯著提升用戶的滿意度和忠誠度。

56、二、該基于用戶行為分析的文旅數(shù)據(jù)集成管理系統(tǒng)，通過深入分析用戶行為數(shù)據(jù)，預(yù)測不同等級用戶的資源需求，為文旅企業(yè)制定科學(xué)的資源匹配策略提供有力支持，可根據(jù)預(yù)測結(jié)果，提前調(diào)配和優(yōu)化文旅資源，從而避免資源閑置或過度擁擠的情況，此外，實時監(jiān)控資源的使用情況，及時發(fā)現(xiàn)并解決運營中的瓶頸問題，提高整體運營效率，不僅降低了企業(yè)的運營成本，還提升了資源的利用效率和客戶滿意度。