新書上架 | 互聯網、大數據和人工智能：文化和旅游數字化的技術方法論

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圖書信息

Book Information

書 名：互聯網、大數據和人工智能：文化和旅游數字化的技術方法論

書 號：978-7-5032-7573-9

作 者：邢波

定 價： 68.00元

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如何構建文化和旅游行業監測分析模型？

建立文化和旅游行業監測指標體系，依據指標需求采集相關數據，在以上工作基礎上，要真正達到監測行業運行、支撐管理決策等目標，構建業務分析模型是重要步驟。通過監測分析模型，業務部門可以對行業運行情況科學監測分析，并對出臺的文件、管理措施進行優化，甚至預測未來業務發展。

一是準確描述業務運行情況。建立描述業務運行的多維度、全面指標體系，實現用數據描述業務的表現。在數據基礎上，建立業務監控體系，當主指標出現異常的時候，可以沿著業務流程回溯，找出出現問題的環節。通過問題的發現理順責任，為干預解決業務運行問題提供依據。

需要注意的是，運行情況不等于問題，將現狀與標準對照才能呈現問題。因此只有標準單一且明確的時候才能直接看出問題來。如果標準本身很復雜，則需要更進一步的手段驗證。

二是準確分析業務運行問題。如果判斷一個指標好壞的標準只有一個，是不需要模型的，直接看單指標是否達標就可以。但業務中出現的問題往往是多個因素共同作用，通過多個指標共同判斷業務是否出現問題，并對問題進行分類。當指標超過2個，就需要一套綜合評估的辦法，即為“問題分析模型”。

如果判斷業務好壞需要2個標準，且這兩個標準相關度低，這時候可以用矩陣模型來進行分類。常見的有重要緊急矩陣、波士頓矩陣、質量/數量矩陣等。如果判斷標準增加到3個以上，判斷標準相互交叉情況太多，再用肉眼觀察就很難做出判斷，這時候可以用DEA方法或者AHP來判斷。

三是科學優化業務管理。業務優化模型，即在投入、產出水平受資源限制情況下，尋找最優配置的分析模型。比如在預算約束下，進行最優任務分配。最常見的就是解線性規劃，在工作調配的時候用得非常多。

四是預測未來業務發展。業務預測模型，即基于過往數據，預測業務走勢。所有預測的基本假設，都是未來發生的規律和過去一樣，過去的場景會在未來重現。所以業務做預測的時候，常常會假設一些業務參數是固定的，然后推測未來情況。在一些發展穩定的行業里，這些假設常常很準。但注意，有三種情況下假設可能失效。（1）新業務、新場景導致無歷史數據可參照。（2）突發且情況不明，導致所有轉化率都異常。（3）業務運作出現明顯問題，已無法按正常走勢反推。此時，建議多進行測試，獲取可靠的參數，而不是盲目預測。

Content Introduction

內容簡介

本書包括引言、文化和旅游信息化發展現狀、技術引領創新方法論、技術戰略規劃方法論、云計算方法論、數據治理方法論、數據驅動治理模式變革的方法論、互聯網技術方法論、人工智能技術方法論、新技術方法論的應用實踐等內容。

Author Introduction

作者介紹

邢波，1981年生，目前在文化和旅游部信息中心工作，高級工程師。從事信息化技術工作20余年，具有豐富的信息化建設和管理經驗，對于互聯網+政務服務、文化和旅游行業監測調度等文化旅游數字化具有獨特見解，先后主持完成文化和旅游部一體化在線政務服務平臺、全國旅游監管服務平臺遷移及升級改造，綜合監測與應急指揮平臺升級改造等多個重大信息化建設項目。2021年獲評全國文化和旅游先進工作者。

Contents at a Glance

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