我国旅游大数据发展历经了近10年的时间，数据类型已趋于成熟，基本的常见数据类型有：

（1）移动通信运营商数据：主要用于对游客旅游行为特别是时空分布和游览轨迹进行有效分析。

（2）在线旅游平台（Online Travel Agency，OTA）数据：平台预订积累的关于交易和用户属性方面的数据，是用于分析市场偏好、产品销售、游客画像的重要指标。

（3）用户生成 的 数 据（user generated content，UGC）：包 括 文 本、 图 片、 视 频等，用于网络评论、社交媒体平台舆情分析等。

（4）交通数据：包括航空、高速公路等数据。

（5）消费数据：主要是银联刷卡数据，不包括更为主要的线上支付平台（支付宝、微信支付等）。

（6）搜索引擎数据：游客在各大搜索网站上产生的浏览足迹。

（7）景区、酒店等旅游供应商的内部数据：包括订单信息、客流量等实时信息与累计数据。

海鳗云旅游大数据分析系统拥有十分全面的数据库，从而形成一个庞大的数据网络，能够产生准确且细致的分析结果，主要包括：

1、从网络上抓取的各种各样的互联网数据，共计240万信源，能够进行旅游情绪监测，帮助景区和文旅局进行舆情公关处理、精准营销、管理效率提升等；

2、从APP消息推送服务商、APP运营分析服务提供商、地图服务商等接入并形成的APP位置数据库，每日LBS报点更新超30亿次，以此数据进行旅游行为分析，从而输出某个区域的实时客流监测、历史客流分析、分布热力图以及游客画像分析等内容，帮助景区更好地掌握游客整体画像信息，提高管理和营销的效率；

3、来自银联交易服务商的线上线下全面交易数据，从而进行旅游消费分析，不仅能够直观地展示当地的总体消费情况，还能使景区掌握来此消费的人群的消费画像，从而使景区掌握自己的营收情况，找到促进消费的发力点，提升整体经营效益。

这些旅游大数据从不同维度对旅游市场、游客管理、行业监管等方面提供了重要支持，但出于个人隐私保护和企业数据商业秘密方面的原因，这些数据也都无一例外地只能提供群体数据和数据轮廓，不涉及游客单体数据和任何数据绝对值方面的信息。

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