阿里山部落旅游

这项研究的目的是分析土著人民对旅游业发展的感知影响对部落生活质量的影响以及对旅游业发展的支持态度。研究对象是至少20岁的原住民，他们来自台湾的八个阿里山部落之一。本研究通过随机抽样进行调查，共分发了850份问卷，获得了827份有效问卷，有效回报率为97.29%。使用描述性统计数据和偏最小二乘（PLS）对有效问卷进行统计分析。根据分析结果，阿里山土著人民认为旅游业对环境的负面影响最大，但就生活质量而言，他们还保持着自然和文化。当旅游业对经济、环境和社会文化的积极影响更高时，部落的生活质量和土著人民对旅游业发展的支持态度将更加重要；但是，当对经济、环境和社会文化旅游业的负面影响更大时，部落的生活质

近年来，旅游消费频次和规模持续增长。自2005年至2016年，旅游消费频次增长近两倍，单次消费金额翻了一番，旅游已发展成为重要的消费活动。

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旅游云数据中心的信息资源管理系统负责收集、管理和分析海量的旅游行业数据，构建行业信息资源基础数据库。它为旅游管理部门提供信息查询、分析和决策支持，为旅游企业提供数据基础，并为公众提供旅游信息服务。该系统包含数据存储和数据处理分析两大功能。

2005年至2016年，全年接待国内外旅游人数增长近220%，2016年达到超过41亿人次。

旅游数据的可视化监测工具里，这套旅游客流动态监测系统还蛮实用的。基于基站定位的数据采集，实时监测景区人流变化，数据刷新也比较快。像是节假日人流一多，它会自动提示预警，还能快速调配人手，响应也快。 图表量化方面做得还不错，游客行为、客源分布、活跃人群画像这些功能挺齐的。比如你想看最近哪类游客多，来自哪个省，系统都能一目了然。像湖南游客多了，那餐厅可以赶紧备点湘菜食材，提升体验。 数据积累也蛮靠谱的，历史数据能深层，适合做长期运营决策。比如游客停留时间、频次这些，帮你规划景点布局，也能提升景区的吸引力，蛮适合做智慧旅游的底层支撑。 整个方案适用于景区、商家、游客和管理部门，算是个多端协同的智慧旅游

本数据包含 108 个国家、330 个城市和 1881 个地区的详细信息，适合旅游目的使用。

此系统的实施功能有限，仅供参考。

这份指南详细阐述了阿里妈妈平台接口的规范和使用方法，涵盖了接口的功能、参数说明、调用方式以及返回结果解析等方面。

阿里的 Blink 流引擎，基于Flink 1.5改的，已经编译好了，直接下载就能跑，省了不少事。地址在：http://evassmat.com/21655709/blink15。blink 的稳定性挺靠谱，后台业务量大也能顶得住。像广告推荐、搜索这些高并发场景，阿里内部就是这么搞的，响应也快，数据能力也强。你平时用过Flink、Spark Streaming的话，会觉得 Blink 的 API 风格还挺眼熟的，迁移学习成本也低。阿里也说过，开源是为了让中小厂商也能用得上，工具做得不赖。哦对了，想更深入了解 Blink 和阿里在流上的实践，可以看看这些资料，都是干货：Blink 在阿里集团的实