搭建智慧旅游云智慧中心本期

清明节三天小长假即将到来，我们在选择回家缅怀先人、饮水思源的同时，也有不少人趁近日春色正好，选择走出家门踏青赏花。一波旅游高峰马上袭来，旅游市场旺盛，各大城市的旅游景点也紧张做起规划起来。

——本文所用数据分析工具为Fine BI V4.1

一、数据底层搭建

一般来说，我们的数据底层搭建是由我们的信息部门完成，我们的业务部门只要进行拖拉拽就能生成报表了。所以呢，数据底层搭建的质量十分重要，在这里提供一个维度建模的方法来帮助大家建模，搭建数据底层。

1、区分出维度表和事实表

首先，通过一张表格来介绍下本次要用到的5张表的表名、字段、表解释及表预览。所谓维度表，包含了事实表中指定属性的相关详细信息，可以看作是我们用来分析数据的窗口，以便为分析者提供有用的信息，比如这里的访客信息表、平台销售指标表和旅游资源表。

然后事实表是保存度量值的详细值或事实的表，主要特点是包含数字数据，并且数字信息可以汇总，以提供有关单位（如时间）作为历史的数据，比如这里的流量曝光数据表和平台订单明细表。

我们可以通过业务包管理→新建FineIndex→添加表→添加excel，来导入本次要使用的这5张表，并重命名业务包分组为“旅游云智慧”。

2、表间关联搭建

区分完维度表和事实表后，我们可以从维度表出发找关联关系。

首先我们先看第一张维度表——平台销售指标表，每个平台编号对应的交易平台名称和交易额预期是一定的，可以通过平台编号去关联到平台订单明细表，由于一个平台上可能有许多个交易笔次，而每个交易笔次只能在一个平台上发生，因此平台销售指标表的平台编号和平台订单明细表的平台编号我们建立1:N的关联关系。

然后我们再看另外一张维度表——访客信息表，每个人的手机号对应的性别、年龄和学历也是一定的，可以通过手机号去关联到平台订单明细表，由于一个手机号可能下多笔订单，一个订单只能对应

一个手机号，所以访客信息表的手机号和平台销售指标的交易号码我们建立1:N的关系。

这样我们快速建立好了访客信息表、平台指标表和平台订单明细表三者的关联关系，此外的流量曝光数据表和旅游资源表在这里是相对独立的，因此不用建立关联关系。我们可以通过关联视图一目了然地看到最终的表间关联关系。

怎么样，从维度表出发去建立表间关联关系的维度建模法，是不是也没那么难呢？实际上维度表和事实表是数据库中非常基本的概念，我们的信息部门只要多掌握一些数据库方面的基本知识，就能轻松搭建好我们的数据底层。

二、制作仪表板

搭建一个旅游云智慧中心，最重要的还是要抓住用户这部分核心数据。以南京市旅游为例，从用户的视角出发。

1、旅游资源分布

用户最关心的肯定是南京具体有哪些可以踏青游玩的好去处，所以我们先对目前南京市旅游资源的类型分布进行统计。

我们从仪表板左侧的工具栏选择饼图作为展现图表。进入仪表盘数据编辑界面之后，选择旅游云智慧分业务包中的旅游资源表，选择旅游资源类型和旅游资源拖入分类下，然后选择旅游资源记录数拖入至仪表盘的指标框。之后进入到属性配置界面不显示图例，显示数据标签的区块名和值，同时隐藏掉百分比设置以及组件标题，同时调整内径为77%。可以看到旅游景区、旅行社、旅行住宿等旅游资源类别的分布，同时可以点击钻取到对应的所属的旅游资源。

2、游客分析

接下来我们想知道假期几天中游客们在南京旅游会更关注哪些事情，因此我们对搜索关键词进行统计。我们可以选择词云图来展现各个关键词的游客关注频率。我们将搜索关键词拖拽到词名中，将流量曝光数据记录数推拽到指标中。我们可以很直观地看到，游客更关心的“玄武湖”、“南京旅游”等一些重要关键词，这样我们可以针对性地对玄武湖、南京总统府做一些宣传以吸引游客。

为了做好宣传，我们会通过各大媒体引流等措施进行线上宣传，宣传完我们需要对宣传效果进行一个评估。因此我们想看下具体曝光量和点击量的关系。首先，选取柱状图，拖拽两次流量曝光数据记录数到指标中，对其中一个重名为展现量，其中一个记录数指标点击设置中的过滤，过滤出发生点击事件（点击事件值属于true），重命名为点击量，可以直观地看见展现量和点击量对比。

其次，选择仪表盘，在属性里选择刻度槽型仪表盘，用同样的方法做出展现量和点击量后，选择添加计算指标点击率，计算公式为点击量/展现量，然后去掉点击量和展现量的勾选。可以看到点击率为33.33%，说明宣传做得十分到位，这个转化率是非常高的。

我们还想研究每个游客在官网页面的停留时间，以便判断我们的官网是否建设得足够扎实以能提供游客所需的信息。选择仪表盘，然后将访问时长推拽到指标里，点击指标设置中汇总方式，设置为求平均，点击指标设置中的格式与数量级，设置单位为万，然后在属性设置里去掉百分比。可以看到平均访问时长为110多秒，说明官网的建设工作比较到位，接近2分钟的驻留时间，用户能够基本能够快速获取到基本信息点。基于此，官网可以通过分享一些精品的游玩攻略来完善网站的建设。

做好宣传之后，为了更好地针对性接待游客，我们可以研究用户画像来着重研究一些精品活动来吸引接纳游客。我们选择漏斗图来展示游客的文化程度构成，将官网访客信息表的学历拖拽到分类中，记录数拖拽到指标中，然后隐藏图例，用牵引线显示出数据标签中的分类名。我们可以看到，本科生占主要部分，说明游客的综合文化程度较高，那么我们可以进行趁着清明佳节在旅游景点举办一些传统文化活动，想必能够吸引游客的眼光。

我们再进一步研究游客的年龄和性别构成，以探究游客的消费力水平和消费习惯。通过拖拽性别和年龄到分类中，拖拽官网访客信息表记录数到指标中，同时设置内径大小为71%，隐藏图例，用牵引线显示出数据标签中的分类名。然后选择仪表盘，添加官网访客信息表记录数到指标中重命名为总人数，然后属性设置里选择圆环仪表盘。我们发现男性比例略高于女性，同时男性游客中20-32岁的游客都超过50%，这部分男性游客中积蓄相对不对但是又比较舍得花钱，我们可以在景点多推广当地的手工艺术品或者迎合节日假期开展一些纪念性活动，同时女性在32-44岁的游客比例也超过了50%，这部分女性可能相对精打细算一些，我们可以考虑举办一些促销活动以满足需求。

3、平台订单分析

了解了游客之后，我们最终通过评估目前各大平台的交易额情况，来分析在各大平台的投入是否投入符合预期。选择条形图，将交易平台拖入系列，将交易额拖入左值轴，然后在属性设置里去掉左值轴和右值轴的标签显示，勾选数据标签内侧显示。我们可以看到同程的交易额是比较多的，可以思考除了平台本身流量属性的问题外，同程上是否采取了什么吸引人的策略来增加交易的达成。

同时，我们选择条形图，将交易额预期和交易额拖入值轴，勾选数据标签为外侧显示，隐藏值轴。我们可以发现交易额已经超过了预期，这说明今年清明旅游需求将是十分旺盛的。

最后我们选择分组表，将交易平台拖入行表头，将交易额预期、平台订单情况记录数和交易额拖入指标，同时增加计算指标，选择交易额进行组内排名。我们可以看到各大平台的交易额预期、交易笔数，交易额、排名一目了然。

4、样式调整

最后添加文本组件，添加“南京智慧旅游云智慧中心”文本内容，然后更换仪表板背景，调整颜色，选择自由布局微调下仪表板整体布局之后，即可得到如下图所示南京智慧旅游云智慧中心啦~

通过维度建模法对数据底层进行梳理然后打造一个云智慧中心的过程，使我们在节假日高峰前抓住游客这一关键角色进行数据分析，掌握游客的年龄、学历和分布等特征，进而能够结合我们当前所拥有的资源进行针对性地资源投入，制定有效且符合市场的旅游策略，从而能够更好地服务好游客的同时，也能创造更大的利润。

最后，这次我们将相关数据表格分享给了大家，大家可以下载数据来亲自体验如何搭建数据底层直到成功构造一个智慧旅游云智慧中心。

FineBI

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