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毕业论文必须要用实证。
拓展资料如下：
现在写论文都要求实证过程，就是利用模型拟合数据达到自己预期的结果，论文实证的模型主要有：普通回归，静态面板回归，动态面板回归，门槛回归，断点回归，两阶段回归，双重差分回归，分位数回归，逻辑回归，空间回归，结构方程还有时间序列等一系列的处理方法。
确定权重计算综合得分的模型主要有因子分析，主成分分析，熵值法，层次分析法还有综合迷糊评价法等等，本科生应用的模型可以稍微简单一些，普通回归，静态面板回归就差不多了，研究生毕业论文的模型要复杂一些，目前门槛和断点模型运用的比较广泛。
实证分析这一章直接决定了整篇文章的价值以及这篇文章能否顺利进行下去，因此对于现阶段的论文来说，实证分析章节是一篇文章最为核心的部分，也是每一位写毕业论文的同学应该最先处理的一个章节，只要这一章的内容搞定了，整篇文章水到渠成。
为什么说实证部分最重要应该最先写呢，第一，实证不通过整篇文章是没有意义的，没有写下去的必要，可能需要更换主题；第二，实证一旦通过，你最担忧的问题已经解决，并且你已经读了一些的文献，你对研究的主题有了较深的认识，整篇文章你已经做到了心中有数。
因此，各位同学，如果有实证要求，请一定先写实证部分，即使不写，也要把数据处理的结果先做出来。
如何做实证分析呢，首先一定明确自己的研究主题，因为研究主题一般就确定了实证模型的因变量和核心自变量，比如说“养老金收入与农村老年人口的劳动供给--基于断点回归的分析”，从标题中，我们可以确定文章的因变量是农村老年人口的劳动供给，自变量养老金收入，用到的模型是断点回归。
模型有三个层次：
第一个层次，简单的图表和指标，一般的问卷调查结果的展示都会采取这种方式，生动形象。
第二个层次，描述性统计，分析数据分布特征。
第三个层次，计量分析，建立模型。而计量分析又可以分为几个层次，第一层次是简单回归，包括双变量、多元回归，基本计量问题（共线性、异方差、自相关）的处理。
第二层次更专业点儿，包括模型设定误差检验与模型修正、特殊数据类型（时间序列、虚拟变量、面板数据等）的模型选择和处理、联立方程、VEC模型、VAR模型、条件异方差模型等；第三层次包括有序因变量、面板VAR、神经网络、分位数模型、季节调整模型等等。模型，建立一套研究范式，然后按此模型进行研究。
选题与预估计
问题1：暂定一个题目（包括研究对象、研究问题、拟使用的理论或方法等方面，可使用副标题，副标题一般指向研究方法或研究角度）。
问题2：给出研究目标与研究问题，并初步进行回答（研究之前必须要有预设的初步结论。所谓“实证分析”，可以将其看作是对所提出的初步结论的检验）。
问题3：给出文献综述（要求：①文献综述的内容必须与你的研究紧密相关，即根据自己研究的问题或内容梳理、概括相关文献（要注意相关性）；②文献综述要能构成你研究的基础，可将其视为你的研究的理论知识平台或背景；③文献综述必须能够引出你所研究的问题，即根据自己的边际贡献或研究特点评述已有文献（要注意针对性））。
问题4：论证你所研究的问题以及其重要性（先列出“重要性”的论点，然后给出相应的论据）。
问题5：尝试运用计量软件（如：Eviews、SPSS、STATA或R）导入数据，对数据进行初步描述性分析与预估计。
你所谓的模型我想大体有两种吧：一，是论文格式的范畴由以下几个方面组成：1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。 4、论文格式的关键词或主题词 关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。 主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。 5、论文格式的论文正文： （1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。 〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容： a.提出问题-论点； b.分析问题-论据和论证； c.解决问题-论证方法与步骤； d.结论。 6、论文格式的参考文献 一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。 中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期） 英文：作者--标题--出版物信息 所列参考文献的要求是： （1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。 （2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。二，是文章自身结构的范畴例如一个论点要有几个论据组成，这几个论据要如何围绕此论点展开全方位的立体论述等。
1.选择具有现实意义的题目。我们选的题目，应是与社会生活密切相关、为众人所关心的问题，是亟待解决的问题。这类问题反映着一定历史时期和阶段社会生活的重点和热点。我们运用自己所学的理论知识对其进行研究，提出自己的见解，探讨解决问题的方法，才有意义。2.小的理论问题。学术论文要具有一定的理论性。其形式还是内容都和工作总结、调查报告有着重要区别。非学术论文是对学术论文的一种传播和宣传、介绍，而不是原始性的创造。比如报纸杂志上刊登的评论、政论等是典型的非学术性论文。非学术论文的主要功能是对学术性论文的稀释和宣解，但有时也可能会成为学术性论文的先导。注意三点：第一，非理论问题不应该选。第二，重大理论问题不好选。第三，特别敏感政治问题建议不要选。3.自己能做下来的题目。知己知彼，量力而行。所谓“知己”，首先，要充分估计到自已的知识储备情况和分析问题的能力。如果理论基础比较好，又有较强的分析概括能力，那就可以选择难度大一些、内容复杂一些的题目；如果自己觉得综合分析一个大问题比较吃力，那么题目就应定得小一些，便于集中力量抓住重点，把某一问题说深说透。所谓“知彼”，一是要考虑到是否能找到资料。资料又可分为第一手资料和第二手资料。第一手资料是指作者亲自考查获得的。第二手资料的主要来源是图书馆和资料室，或者是上网。二是要了解所选课题的研究动态和研究成果。考虑：兴趣、知识、资料、时间（1）选喜欢的题目。有兴趣才有研究的欲望，内在的动力和写作情绪就高，成功的可能性也就越大。（2）知识储备够不够。如果不够，用半年时间能否补上。（3）资料够不够。至少泛读五本书以上、精读二、三本书（近十年内）、三篇以上相关论文（期刊网上下载），研究外国问题，要参考外国的译著或原著。找资料的追踪溯源法。（4）时间够不够。尽快定题，慎重定题，然后转入资料阅读、构思。写初稿要留出至少半个月或一个月的时间。修改留出一至两个月。建议下学期开学交初稿，五一以前定稿。赶前不赶后的原则。4.中庸之道：不新不旧的题目（此处对本科生而言，博硕士最好要找别人没做过的题目）太新，没有充足的资料来源。“巧妇难为无米之炊”，在缺少相关资料的情况下，是很难写出高质量的论文的。选择一个具有丰富资料来源的课题，对课题深入研究与开展很有帮助。太旧，没有研究价值和必要，得分不会高。附：宋楚瑜提出选题的原则包括：（1）选题应依志趣；（2）对于所选题目应有相当准备；（3）题目宜切实，不宜空泛；（4）题目宜新颖致用；（5）避免争论性的题目；（6）避免高度技术性的题目；（7）避免直接概括的传记；（8）避免做摘要式的论文；（9）题目范围不宜太大；可以使用笔杆网的选题功能进行选题分析，这样写起论文来更容易。
分析课题包括下列情况: 1、寻找具体问题的确切答案或解决问题，或作为论据和引证。 2.查找特定文献，根据某文献的索引查找原文，或者认识某作者并了解——关于所有发表的文章。 3.大致了解一个问题，写一篇关于问题一个方面的小文章。 4.检查特定主题的边界和最新数据，了解研究趋势和发展趋势。 5.对某个主题进行全面调查研究，了解主题的整个发展过程。全面和详细了解国内外各种年龄的所有相关出版物，并编写综合报告或研究报告。 6.对某一主题进行深入的特别研究，提出具有一定学术水平的创新观点或结论，并根据全面掌握的材料和重要的研究成果编写研究报告或学术论文。 处理上述主题类型。前面两种只要正确选取了检索工具和参照资源，就可以找到所需的信息。实现快速恢复目标。第三种类型可能只需要浏览几个简短的摘要或参考几个一般性条款；四到六需要收集各种详细和全面的信息，强调及时性或全面性，有时还需要高质量的学术歌曲的背景材料，如专题、会议文件、研究报告、重要的论文甚至视听材料。论文查重可以参考下Papertime等工具。
你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.
发表吧小编为您解答：本科毕业论文选题分析，撰写本科毕业论文的开题报告首先要有选题。选题就是学生本科毕业论文的研究题目。选题有几种来源，要么来自于个人的生活经验或专业经验，要么来自文献阅读，要么来自于老师的建议。本科毕业论文选题分析,选题还会涉及选题的大小、选题的范围。它们都是相对而言的，这也视研究队伍的大小和研究能力强弱来确定。我们举个例子就可以说明，“课堂教学有效性研究”可以缩小为“小学课堂教学有效性研究”，还可以缩小为“小学数学课堂教学有效性研究”，甚至再缩小为“小学数学几何课堂教学有效性研究”，由此可以看到选题由大到小的变化。本科毕业论文选题分析,选题意义可以理解为研究目的，选择了一项研究到底要达到什么目的，这是研究者首先需要明确的目标，通常选题意义或研究目的可从以下几个方而来看，第一是学术意义，第二是理论价值，第三是实践价值，第四是个体目的，第五是知识发展。任何一项选题都可能从以上几个方而来设定其意义，但并不是每一个选题都要达到这些目的，这要视选题大小、范围和类型而定。在选题意义上，作为一种科学研究，论文的意义在于填补知识的空白或探索新知识、找到一些现象的起因、描述一些现象、解决一个实际问题或验证一个假设。发表吧论文发表发表论文网，是一个专门从事期刊推广、论文发表的网站。
主成分分析法对于写论文难。主成分分析法一般指主成分分析。主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA），是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。
你的邮箱发不进去，请换一个，这里发部分供你参考Principal component analysisPrincipal component analysis (PCA) is a mathematical procedure that uses an orthogonal transformation to convert a set of observations of possibly correlated variables into a set of values of uncorrelated variables called principal components. The number of principal components is less than or equal to the number of original variables. This transformation is defined in such a way that the first principal component has as high a variance as possible (that is, accounts for as much of the variability in the data as possible), and each succeeding component in turn has the highest variance possible under the constraint that it be orthogonal to (uncorrelated with) the preceding components. Principal components are guaranteed to be independent only if the data set is jointly normally distributed. PCA is sensitive to the relative scaling of the original variables. Depending on the field of application, it is also named the discrete Karhunen–Loève transform (KLT), the Hotelling transform or proper orthogonal decomposition (POD).PCA was invented in 1901 by Karl Pearson.[1] Now it is mostly used as a tool in exploratory data analysis and for making predictive models. PCA can be done by eigenvalue decomposition of a data covariance matrix or singular value decomposition of a data matrix, usually after mean centering the data for each attribute. The results of a PCA are usually discussed in terms of component scores (the transformed variable values corresponding to a particular case in the data) and loadings (the weight by which each standarized original variable should be multiplied to get the component score) (Shaw, 2003).PCA is the simplest of the true eigenvector-based multivariate analyses. Often, its operation can be thought of as revealing the internal structure of the data in a way which best explains the variance in the data. If a multivariate dataset is visualised as a set of coordinates in a high-dimensional data space (1 axis per variable), PCA can supply the user with a lower-dimensional picture, a "shadow" of this object when viewed from its (in some sense) most informative viewpoint. This is done by using only the first few principal components so that the dimensionality of the transformed data is is closely related to factor analysis; indeed, some statistical packages (such as Stata) deliberately conflate the two techniques. True factor analysis makes different assumptions about the underlying structure and solves eigenvectors of a slightly different matrix.
毕业论文基本结构如下：
1、标题：
文章的大纲。每一种文章的标题、风格都是多样的，但无论是哪种形式，都应始终体现作者写作的意图，文章的主旨与整体或不同侧面。毕业论文的题目一般分为一般题目、副标题、副标题。
2、目录：
一般来说，论文篇幅较长，带有副标题。论文的题名设置，由于其内容层次较多，整个理论体系也较大且较为复杂，所以通常设置目录。
3、内容提要：
全文的一个缩影。在这里，作者用极其经济的笔墨，勾勒出全文的整体面貌;提出了本文的研究重点，揭示了本文的研究成果，简要描述了全文的框架。
4、关键词：
那些表明文献主要主题内容但不规范的词语。它是从一篇论文中选择的一个词或术语，用于文档索引，用来表示全文的主要信息项。一篇论文可以选择3 ~ 8个单词作为关键词。
5、正文：
通过实际调查获得的语言、文化、文学、教育、社会、思想等例证或现象
提出的事实根据应当客观真实，必要时应当注明来源。以前研究的方法、过程和结论。
在理论分析中，应该清楚地把别人的观点和自己的观点区分开来。无论是直接引用还是间接引用他人的作品，都应注明出处。
本人的分析，讨论和结论。使事实、前人的成果与本人的分析和讨论有机结合，注意逻辑关系。
6、结论：
结论应是本文的最终结论和总结性结论。换句话说，结论应该是整篇文章的结尾，是整篇文章的目的，而不是局部问题或分支问题的结论，也不是对文章每一段摘要的简单重复。
结论是，本文的结论应体现作者更深层次的理解，是通过推理、判断、归纳等逻辑分析，从本文的全部材料中得出的一种新的学术总论和总论观点。
结论可以采用“结论”等词，要求精练，准确阐述自己的创造性工作或新观点及其意义和作用，也可以提出需要进一步探讨的问题和建议。结论应准确、完整、清晰、简洁。
7、致谢：
感谢声明可以放在正文的最后，表达对以下方面的感谢:国家科学基金、科研奖学基金、合同单位、企业、组织或个人的资助和支持;协助完成研究工作并提供便利的组织或者个人。
在研究工作中提供意见和协助的；复制、引用的材料、图片、文件、研究思路和思路的所有权;其他需要感谢的组织和人员。在毕业论文中，要感谢导师以及对论文工作做出直接贡献的人和单位。
8、附录：
对于一些不宜放入正文中、但作为毕业论文又是不可缺少的部分，或有重要参考价值的内容，可编入毕业论文附录中。例如问卷调查原件、数据、图表及其说明等。
毕业论文撰写的注意事项：
毕业论文的目的在于总结本专业的研究成果，培养学生运用所学知识解决实际问题的能力。在文体上，它也是对某一专业领域的实践或理论问题的科学研究和探索具有一定意义的评注。毕业论文的写作可以分为选题和研究选题两个步骤。
选题之后，接下来的工作就是对选题进行研究。研究的一般程序是:收集资料，研究资料，澄清论点，选材，最后撰写修改定稿。
考生可以查阅图书馆、资料室的资料，做实地调查研究、实验和观察等三个方面的资料收集。收集的数据越具体、越详细越好。最好列出要收集数据的书目和详细计划。
首先，在查阅资料时，要熟悉和掌握图书的分类，善于使用书目和索引，熟练使用其他参考书，如年鉴、摘要、目录、编号等。其次，实地调查研究可以获得最真实、可靠、丰富的第一手资料。调查研究的目的、对象和内容应当明确。
调查方法包括:一般调查、重点调查、典型调查和抽样调查。调查方法包括会议、访谈和问卷调查。最后，关于实验和观察。
实验和观察是收集科学数据、获取感性知识的基本方式，也是科学理论形成、产生、发展和检验的实践基础。该方法广泛应用于科学、工程、医学等专业研究中，使用时应仔细、全面地记录。
在研究数据的基础上，考生提出自己的观点和意见，根据选题，建立基本论点和子论点。提出自己的观点，突出新思想，创新是灵魂，不只是重复前人或复制。
与此同时，也应该避免追求越来越多的倾向，担心如果把现有的知识用一段长而不完整的篇幅复述出来，就不能反映出自己研究的特点和成果。
修改最终版本。通过这个链接,可以看到写作意图非常明确,基本论点和论据准确、清晰、正确的材料,有说服力,材料的安排,如果有一个逻辑参数的影响,完成段落结构的大小,连接自然,句子的单词是正确的,这篇文章是否符合标准。
1、频数分析：
对一组数据的不同数值的频数，或者数据落入指定区域内的频数进行统计，了解其数据分布状况的方式。通过频数分析，能在一定程度上反映出样本是否具有总体代表性，抽样是否存在系统偏差，并以此证明以后相关问题分析的代表性和可信性。
2、描述性统计：
对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，包括数据的集中趋势与离散趋势。
3、探索性分析：
正态性检验用于检验数据是否满足正态分布，一些算法需要数据满足正态分布（如单样本T检验，独立样本T检验等）。
论文的组成结构：
1、论文题目：论文题目是论文的主心骨，又称为“标题”，是论文的核心、因为后续开展内容写作都是对应论文标题进行写作的，标题是对论文内容的高度概括、也是标志索引、查阅文献的重要线索。
论文的题目一般分为几种类型：题目、副标题，一般来说，论文的标题应该简短，在20字以内。
2.目录：目录篇幅比较长，反映了论文的大纲，带有副标题。具有层次感，页码逐项标明，整个理论体系比较大且较为复杂，所以应该包括版面、参考、附录、搜索等辅助性部分的页码，这样方便查找。
3.内容摘要：摘要内容部分是对全文精华的浓缩，是一篇论文中必不可少缺少的组成部分，正常摘要内容部分是全文字数的十分之一，普通的摘要内容不得少于400字，论文摘要的关键词数，一般是3—5个关键词。
4.前言：论文的前言也叫引言，主要是表达本论文要说明什么。作为论文的开头，篇幅一般不要太长，太长会导致读者不感兴趣，太短又写不清楚，一篇6000-8000字的论文，字数一般掌握在500-600为宜。
5.正文：论文正文包括绪论、本论、结论三部分，本轮是论文的主体，一般要分几个部分和几个论述层次，要求加上小标题或数字序号，以显示文章清晰的思路。主要围绕着中心去写，是对自己学习的研究成果，以及对论点，数据的说明。
6.研究成果：论文的研究要是对自己所研究的领域，或者研究课题表达自己的观点和想法，这部分内容也是论文的重点，并且还需注意，这部分内容以精简为主。
7.致谢：对负责论文的导致，以及其他提出建议或给与帮助的老师和同学，通常在论文结束时以书面形式表示感谢，不要太夸张，语音要真诚。
8.参考文献：把文中引用的参考文献详细列出。
9.附件：在论文最后部分附上重要数据、公式、表格、程序等不方便放入正文的材料，方便阅读时参考
sicas模型对本科生来说有些困难。
SICAS模型是全景模型，是对AIDMA、AISAS模型的全面革新，用户消费行为模式变革。该模型的创新之处不仅在于精准描述了数字营销时代营销主客体间非线性、多点双向的营销行为机理，而且量化分析了消费者从产品品牌感知、消费兴趣生成、商家连接交互到购买体验分享的全景式消费行为演进轨迹。
SICAS模型内容具体部分
1、品牌与用户相互感知：既包括企业对用户选择喜好的了解感知，也包括用户对企业品牌的知晓与信任等感知。
2、产生兴趣并形成互动：互动的关键不仅在于互动触点数量的多寡，更在于双方互动话题的内容、方式和关系。
3、建立联系并交互沟通：有效的联系沟通有利于企业对忠实客户的维护、沉睡客户的唤醒与新客户的拓展。
4、购买行动：在经营好线下门店的同时要充分利用和维护好相关线上平台。
5、体验与分享：在网络消费时代，消费者的购买与分享并不是消费过程的结尾，而是消费循环过程的开始与源头。
亿图软件aisas模型，指的是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。
aisas模型，指的是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。
新的消费者行为模式(AISAS)决定了新的消费者接触点（Contact Point）。 依据电通的Contact Point Management?(接触点管理)，媒体将不再限于固定的形式，不同的媒体类型不再各自为政，对于媒体形式、投放时间、投放方法的考量，首先源于对消费者与产品或品牌的可行接触点的识别，在所有的接触点上与消费者进行信息沟通。
双语例句：
Electronic Integrated Marketing Communication Model Construction and Case Study Based on AISAS Pattern
基于AISAS模式的网络整合营销传播模型建构与个案研究
New consumer behavior pattern ( AISAS) indicate new consumer contact point. When in the stage of cognitive value analysis, collection of comparable data and purchase commodities, the consumers will get the appropriate information through different contact point.
新的消费者行为模式（AISAS）决定了新的消费者接触点，消费者在商品认知、比较探讨和购买阶段会通过不同的接触点获取相应的信息。
2015年，大数据被纳入国家的发展战略中。在这个大背景下，大数据开始成为了各行各业发展中重要的战略资源，数字经济开始成为21世纪经济增长的重要驱动力。随着全球信息化技术的不断发展，游客的需求在网络环境的影响不断变化，与大数据融合成为了旅游业实现转型升级的必然选择。
一、大数据的概述及主要特点
(一)大数据的概述在国务院发表的《促进大数据发展行动纲要》中指出，所谓大数据指以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。其重点体现为一个“大”字，所以利用常用软件工具对大数据进行捕获、管理和处理的所耗时间会超过可容忍时间，需要处理能力更为强大的方式或处理器对其进行处理，而从大数据中挖掘出来的对决策有价值的信息应是企业除了资金和人力资源以外的另一项重要资产。
(二)大数据的主要特点1.海量性数据量大是大数据的基本特征。在数据时代，社会中不同的来源都能够产生大量的数据和信息。数据增长定律显示，在网络环境下，每18个月产生的数据量将会等于有史以来的数据之和，即全球的数据总量在2020年将会达到35000EB，PB级将是大数据的常用单位。2.多样性数据类型繁多、复杂多变是大数据的另外一个特点。过去的数据尽管数据量也比较庞大，但是大多都是事先定义好的结构化数据。现如今除了这类结构化数据以外还出现了非常多的半结构化、非结构化的新型数据，例如网络日志、社交媒体的图片视频信息、互联网搜索、手机通话记录、电子标签以及传感器网络等。这些非结构化的数据不仅数量大，并且增长较快，数据类型层出不穷，已经很难用几种规定的模式来表示日趋复杂多样的数据形式。3.高速性大数据高速性要求对数据处理的速度是迅速的，这是大数据处理区别于传统海量的数据处理的重要特性之一。数据在互联网中不断流动，而数据的价值却会随着时间的移动而迅速降低。如果数据不能得到及时有效处理，它就会失去价值，大量的数据就没有了意义。4.价值稀疏性大数据的价值呈现出稀疏性的特点。在海量的数据中，数据价值的密度较低是大数据关注的非结构数据的一个重要属性。例如在视频监控中，大量的影像数据被存储下来，在某一特定需求时，有效的数据可能只有几秒钟。
二、大数据对现阶段旅游事业的重要性
大数据运用的目的实际是探究需求侧。旅游大数据的数据来源主要有3个方面，第一，如携程、飞猪、同程等旅游在线服务商，他们既是旅游信息的提供者，同时也是旅行者需求信息的来源。第二，网络社交平台的信息资源。由于现阶段社交平台的风靡，大量的游客愿意在社交平台上分享旅游感受、旅游线路或者寻找旅游信息，以至于社交平台成为传统OTA以外另一个获取旅行者信息数据或进行旅游宣传的途径。第三，来自于政府或者企业通过自身的智慧旅游的设施设备收集的，用来分析和优化自身产品和服务的数据。通过这些大数据分析，能得到很多宝贵的、有用的信息，比如淡旺季时间、游客来源、旅游目的、交通方式、消费能力、满意度等。作为从业者或经营者，都可以更加直观地了解、预测到行业发展趋势以及景区的运营情况等，从而激发商业模式创新，不断衍生出新的服务;通过对游客信息的分析，及时发现游客需求，实现精准营销提升竞争优势的新机遇;此外，也是旅游管理部门提升管理能力的新途径，可以帮企业实现用数据说话、用数据决策、用数据管理的新模式。
三、大数据在现代旅游管理工作中的应用
(一)利用大数据进行旅游管理决策制定在企业管理中，决策的实质是为了实现企业目标，帮助企业更好地适应市场的发展。而是否掌握了足够多真实有效的信息，是企业做出决策的关键。因而旅游企业在做出决策之前，还需要利用大数据进行分析。首先，大数据处理的数据量巨大，通过对海量的数据进行搜集分析整理之后，就能够得出游客的行为特点和行为趋势，从而帮助企业在进行决策时有据可依，不会发生企业决策与行业发展南辕北辙的错误;其次，大数据分析依托专业的软件工具可以快速全面地得出有效的分析结果，帮助旅游企业快速准确地进行决策，同时通过对海量数据的分析，旅游管理决策的制定能够变得更加全面，这对旅游管理决策的制定工作来说是非常重要的;最后，大数据的数据来源于真实数据的搜集整理，因而分析出来的信息对企业决策具有非常现实的参考意义，且对现代的旅游管理工作发展具有很强的促进作用。例如，在实际的旅游决策正式制定之前，相关的工作人员要充分考虑大数据的重要性，并将其作为决定制定的最重要依据，这样在实际的旅游决策制定工作发展过程中，大数据受到的重视程度就会越来越高，这对大数据在现代旅游管理工作中的最终融入是十分重要的，且经过相关调查就能够得知，在大数据进行应用之后，国内诸多旅游企业的旅游管理决策制定开始变得更加科学合理。
(二)利用大数据进行旅游企业的智慧化管理旅游行业高速发展，加剧了行业内的竞争，要想在竞争中立于不败之地，就对旅游企业的管理水平有了更高的要求。因此，在大数据应用的背景下，旅游企业应该进行由传统的管理模式向以数据为基础的管理方式变革。首先，旅游企业应建立数据收集平台，提高企业的数据分析能力。互联网中的电子信息，不仅仅是传统的结构化信息，更多的是图片、视频和传感器数据等形式的非结构化数据，这要求企业建立数据收集平台，对复杂多样的数据形式进行实时采集，并进行高质量地信息分析。其次，旅游企业应根据对行业数据的分析，及时更新企业相关管理制度，基于市场或顾客需求的变化为管理人员的工作提供标准化要求。同时，还应加强对游客生活方式变化的追踪，对旅游景区运营的全过程进行监督，从而及时发现管理工作中存在的不足，优化景区的运营管理模式。最后，通过大数据分析对旅游企业人力资源进行开发和管理，能够基于数据对人力资源管理策略进行设计，提高旅游企业的工作效率;同时也能够优化企业的内部结构，实现对企业资源的充分应用，避免人力、物力浪费。另外，为了能对企业大数据进行有效分析，实现企业数据平台的可持续发展，需对不同专业的相关人员以及数据开发和管理人员进行系统地信息技术培训，建立考核机制，为企业提供有力的人力资源保障。对于目前国内各项发展事业来说，其实都在进行一个高速的、智慧化的发展，因此，现代旅游管理工作的智慧化发展也是十分重要的，企业应该重视起来，而在这一工作内容中，大数据能够起到非常强的助力作用。因此，国内旅游发展企业理应对大数据进行利用，这样才能提升现代旅游管理工作水平。
(三)利用大数据实现旅游的精准营销首先，以顾客需求为导向的旅游行业，通过大数据的应用可以更好地掌握游客的基本属性、需求、共同的行为特征等基本信息，例如游客的个人特征、出游时间、出游目的地、出行方式、游玩喜好、来源等。通过对这些数据的分析，可以更好地帮助旅游企业细分市场，制定出精准化的营销路线、个性化的旅游产品以及提供更具针对性的旅游服务。其次，在传统市场中，如何能实现旅游宣传的精准投放是旅游企业需要解决的难题。但是，在大数据应用的帮助下，越来越多的旅游目的地和旅游景区在网络宣传中取得了成功，出现了很多“网红城市”和“爆款景点”。例如：在《短视频与城市形象白皮书》中显示，截至2018年7月，仅在抖音短视频一个网络社交平台中，关于西安视频数就有194万条，播放量达到了近90亿次。这是在过去营销中不可能达到的奇迹。传统的AIDMA营销模式(引起注意、激发兴趣、产生欲望、留下记忆、产生行动)正逐步被AISAS模型(注意-兴趣-搜索-行动-分析)取代，借助大数据进行精准营销将成为旅游行业最重要的营销方式。也就是说，在对大数据进行一定的利用之后，现代旅游的营销工作就能够对上国民群众的“旅游胃口”，久而久之，国内旅游企业的发展水平就能够得到巨幅提升，这对其在未来社会的发展来说是比较重要的。
(四)利用大数据进行完善的顾客关系管理旅游服务的特点决定了顾客对购买的产品或者接受的服务是否感到满意，将直接影响其重购意愿。旅游企业作为以顾客需求为导向的服务型企业，进行顾客关系管理是非常有必要的，而且，在顾客的关系管理方面进行大数据应用后，顾客与旅游企业之间的关系就能够变得更加密切，顾客对旅游的期望以及实际旅游过程中的各种需求能够更精准地体现出来，这对于旅游企业的服务提升工作来说能够起到比较强的助力作用，为此，在实际的旅游事业发展过程中，企业要利用大数据进行客户关系的管理和提升。在移动互联网时代，旅游者已习惯通过网络分享自己的旅游体验，并通过其他用户生成的内容了解旅游目的地信息，制定旅行行程等。这些用户生成内容即是旅游目的地、旅游景区及旅游企业与消费者沟通的新兴渠道，也是树立旅游目的地形象和网络口碑传播的重要方式。旅游者用户生成内容的形式主要是文字评论、图片和视频分享，利用大数据技术对这些信息进行分析，能客观、动态地了解旅游目的地的网络形象，及时发现顾客需求并将其融入旅游资源开发与规划、促进更加智能的景区智慧化建设，及时发现和处理顾客投诉问题，加强与顾客的联系并与顾客建立良好的关系，不断优化旅游目的地形象，持续提升客户满意度和重游率。
四、结语
旅游业产生的数据巨大复杂，旅游的大数据完美契合大数据海量、多样、快速、富有价值的特点，通过探索、收集、分析和应用海量的旅游大数据在现代旅游管理工作中的应用，能够指导旅游企业管理决策，优化企业内部管理策略。通过对客户主要信息和旅游喜好的分类，能够帮助旅游企业设计出符合游客需求导向的旅游线路和个性化的旅游产品，并实现旅游营销的精准投放。利用游客在社交媒体上生成的内容分析，能够动态掌握旅游目的形象，进行有效的顾客关系管理，全面提高游客满意度和重游率。