通過各種途徑，如景區(qū)內(nèi)的攝像頭、門票銷售系統(tǒng)、導覽設備等，收集到豐富的數(shù)據(jù)。這包括但不限于游客的入園時間、游玩路線、停留時長等信息。

將收集到的數(shù)據(jù)進行清洗、整合和存儲，后續(xù)的分析和挖掘。

利用大數(shù)據(jù)技術對數(shù)據(jù)進行深度分析，了解游客的行為習慣、喜好等，為提升景區(qū)服務質(zhì)量和運營管理提供依據(jù)。

通過機器學習算法，對未來的游客流量、消費趨勢等進行預測，幫助景區(qū)做好資源調(diào)配和運營策略制定。

供鏈金融方面關注如何運用大數(shù)據(jù)技術來優(yōu)化供鏈管理，提高資金使用效率。通過對供鏈上下游企業(yè)的交易數(shù)據(jù)、信用評級等信息進行分析，更準確地評估風險，為金融機構提供信貸決策支持。

傳媒領域研究如何通過大數(shù)據(jù)來精準投放廣告，提升廣告效果。通過對用戶瀏覽歷史、社交媒體行為等數(shù)據(jù)的分析，了解用戶的興趣偏好，實現(xiàn)個性化推薦。