景区售票服务的基本流程_景区售票系统开发背景怎么写

1.开**院需要哪些设备

2.简述系统分析阶段主要工作任务

3.智慧景区建设怎么做？

八达岭将于2008年实行网上购票模式。随着移动互联网的快速发展，几乎每个人都有手机，每个人都会用手机来购票。所以随着时代的发展，现在会用网络购票模式。下面是详细的最新消息。

继故宫、国博之后，八达岭长城景区也将从6月起实行实名制订票全网，每日限额6.5万人。

随着移动互联网的普及和景区的智能化推广，越来越多的景区正在进行在线售票系统预订或尝试全网售票。但从目前来看，线上线下、电话网络等售票方式仍是主流。面对各种售票方式、预订时限、退票政策，游客要想轻松玩转各景区的预订门票，还得做足功课。

八达岭长城近日18:00停止网上订票。

据新京报记者查询，目前登录八达岭长城景区、八达岭长城景区官方微信微信官方账号，即可预约购买5月28日(今日)至6月4日8天的门票。订票成功的游客可凭直接进入景区。

八达岭长城景区旅游咨询工作人员对新京报记者表示，目前除了免费入园的游客，其他游客都需要在线预约购票。如果出现游客无法在线购票的特殊情况，景区有综合服务窗口进行处理。

据八达岭长城景区购票网站显示，旅游当天网上订票的停止时间根据旺季不同而不同。旺季(4月1日-10月31日)为18:00，其中7月1日-8月31日为18:30；淡季(11月1日-次年3月31日)，当日车票的预订将于17:00停止。

节日期间，社交平台上会出现八达岭长城景区人头攒动、人迹罕至的“盛况”，节日和平日游客量相差较大。实行全网购票和限流分流，可以避免游客排队购票的麻烦。景区还可以有效控制人数，分散压力，有助于长城文物的保护和游览环境的改善。

故宫和郭波率先进入了在线售票时代。

在移动互联网普及和景区智能化推广的大背景下，越来越多的景区开始尝试网上订票，并逐步过渡到全网售票。

11年期，故宫博物院率先实行全网售票，并于2008年10月10日正式进入“博物馆全网售票”时代。目前，游客可以登录故宫博物院，提前10天购买故宫博物院门票，分为上午和上午时段，每日限额8万人。可在预约当天20:00前办理退票或改签。

国家博物馆官方网站预约系统。

继故宫之后，2008年3月，国家博物馆宣布正式告别纸质门票，凭即可入馆。自2000年4月8日起，国家博物馆实施现行限制措施，预约参观有三个预约期，每天有3万人预约。

国家博物馆介绍，个人参观者需提前1-5天在国家博物馆或微信预约，参观前一天16:00前停止预约。

已预约的观众可持有效证件参观博物馆，未预约的观众可在国家博物馆当日未达到额定预约上限时现场预约。

在全国范围内，也有不少景区开始尝试全网购票。

2008年5月18日，武夷山风景区开始实行实名制门票全网预订。2008年国庆期间，范静风景区实现了

首都博物馆取配额预约取票的方式。可以提前7天登录拨打预约电话预约，但至少提前1天预约。就诊当天不能预约。

此外，颐和园、天坛公园、北海公园、景山公园、香山公园、中山公园、北京动物园、北京植物园、玉渊潭公园、紫竹院公园、陶然亭公园、中国园林博物馆门票可通过北京市公园管理中心唯一官方售票网站和微信公众号畅游公园进行预订购买。售票时间为凌晨04:00-23:20。

同时，游客还可以在网上购买上述市政公园的门票。此外，十三陵景区也是线上线下售票相结合。线上主要与驴妈妈、携程等在线旅游平台合作。

限流方面，市内大部分公园平日不取限流措施，但在旅游高峰时段，部分景区也会因客流高峰进行限流。

去年国庆期间，香山公园、颐和园、天坛公园、北京动物园、景山公园五大市属公园和十大核心景区首次实施“预约游览、高峰限流”措施。

据了解，按照《景区最大承载量核定导则》的原则，市公园管理中心制定了5个热点市属公园和公园内十个核心景区的日最大承载量和瞬时最大承载量。

香山公园、颐和园、天坛公园、北京动物园、景山公园日最大承载量分别为10.1万、12万、12.5万、12.7万、7万人，瞬时最大承载量分别为5.6万、5万、5万、6.3万、1.2万人。

当游客数量接近最大承载量时，景区会取减缓售票、暂停售票等措施。建议游客在高峰时段游园，最好提前预约购票。

部分内容转载自：新京报

开**院需要哪些设备

如果你在一线城市，这个项目绝对可行，但前提是你应该和当地的交管部门和客运站做好沟通，获得支持，这不是个人能做的事情，这是一个大型的运营项目，涉及面很广，当然，如果你只是开发和卖设备会简单很多。

如上所说，如你在一线城市，用的人会很多，因为人口流动大，人工售票满足不了需求的，另外基本上各个售票窗口的服务态度都不怎么样，环境也不好，有自动售票机绝对受欢迎。

售票机的放置有很多选择，首先考虑的当然各个客运站，如果你的售票机还能做到联网售票的话，你甚至可以在全市各个地方放置你的机器，例如7-11便利店、银行、**点甚至你自己品牌的代理售票点。

从售票的时间看，最好是要能售10-15分钟后的车票，由乘客自主选择，现在大家工作生活节奏快，大家都不希望在车站浪费太多时间。

宣传方面我认为不复杂，就不细说了，授权卖票的话因为你的票必须是要客运站承认的，也就是说至少你的机器要连接到客运站的数据库并且能打印出大家认可的票据，这是前提工作。

再说说运营方式的问题，收费的话暂时想到两种方式，一是与客运站票价分成，因毕竟这机器是降低了客运站售票压力，加快班车发班速度，客运站与你分成还是说得过去的；二是收取乘客服务费，这种就必须考虑服务费的收取标准，太高的话那么放在客运站的机器基本上就卖不了票，乘客们会认为既然到了车站，排排队买票比付高价服务费划算。

总的来说，这个项目可行，前提是你要具备运营这个项目的背景和实力，有兴趣探讨可以发邮件到qty@tom讨论。

赶快给分啊~~

简述系统分析阶段主要工作任务

设备主要分六大类：

1.放映设备 包括：放映机 服务器 3D TMS 银幕及银幕架

2.音响设备 包括：解码器 功率放大器 扬声器 顺序电源 机柜 接插件等

3.售票系统 包括：售票系统软件 售票系统服务器 售票工作站 卖品收银机 自助售票机 会员卡读取设备及密码键盘

4.卖品设备 包括：爆米花机 保温柜 制冰机 融油棒 杯桶分配器 杯盖分配器等

5.综合显示系统 包括：LED售票屏 票价排期及片花工业级显示屏 LED拼接屏电子海报机 全彩LED室内大屏幕等

6.经营其他设备 包括监控 巡更 自助存包柜 背景音乐及广播系统 自助售票机等

介绍一家公司给你：凯世光研股份有限公司。他们的经营范围：全国数字**院线氙灯，激光改造、**放映经营者、承接数字**放映等。

智慧景区建设怎么做？

简述系统分析阶段主要工作任务

系统分析的主要内容包括：

数据的收集

数据的分析

系统数据流程图的确定

系统方案的确定等

系统分析阶段是整个MIS建设的关键阶段。

系统分析阶段的主要任务是什么, 简述数据库需求分析阶段的主要任务以及系统分析报告的主要内容

数据库需求分析阶段的主要任务：对现实世界要处理的对象（组织、部门、企业）等进行详细的调查，通过对原系统的了解，手机支持新系统的基础数据并对其进行处理，在此基础上确定新系统的功能。

系统分析报告的主要内容：1.系统概况，系统的目标、范围、背景、历史和现状；2.系统的原理和技术，对原系统的改善；3.系统总体结构域子系统结构说明；4.系统功能说明；5.数据处理概要、工程体制和设计阶段划分；6.系统方案及技术、经济、功能和操作上的可行性。

系统分析阶段主要使用哪些表达工具

Fourior Transformation(or say Fourior *** ysis)

Various transformed domain, Laplace and z for instance

表格分配图是系统分析阶段用来描述( )

我刚刚考完试，试题和你的一样，你是不是和我一个学校的啊！

MIS战略规划阶段与系统分析阶段的区别？

MIS战略规划阶段的作用

1、合理分配和利用信息（信息、信息技术和人员），以节约信息系统的。

2、通过制定规划，找出存在的问题，更正确地识别出为实现企业目标MIS系统必须完成的任务，促进信息系统的应用。

3、指导MIS系统开发，用规划作为将来考核系统开发工作的标准。

我理解MIS战略规划阶段是系统分析阶段发展的目标，MIS战略规划阶段 是“自下而上”的开发策略是从现行系统的业务状况出发，先实现一个个具体的功能，逐步地由低级到高级建立MIS。而系统分析阶段只是对电子系统的信息进行必要的分析没能和企业战略结合

在系统分析阶段，要明确系统的目的和需要，其主要环节有

A.决策分析 B.信息需求分析 C.决策集成

在系统分析阶段怎样对现行管理系统进行分析

1.可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2. 数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3. 预测性分析

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4. 语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

大数据的技术

数据集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。

基础架构： 云存储、分布式文件存储等。

数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

统计分析： 设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，，音频等)

模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。

结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。

大数据的处理

1. 大数据处理之一：集

大数据的集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的集。

在大数据的集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。

2. 大数据处理之二：导入/预处理

虽然集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。

导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。

3. 大数据处理之三：统计/分析

统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。

统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统，特别是I/O会有极大的占用。

4. 大数据处理之四：挖掘

与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。

整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。

系统分析阶段为什么要进行业务流程分析

本阶段业务流程分析的目的是：形成合理、科学的业务流程。通过分析现有业务流程的基础上进行业务流程重组（BPR），产生新的更为合理的业务流程。

(1)应用科学的推理步骤，使系统中一切问题的剖析均能符合逻辑原则，顺乎事物发展规律，尽力避免其中的主观臆断性和纯经验性。

(2)借助于数学方法和计算手段，使各种方案的分析比较定量化，以具体的数量概念来显示各方案的差异。

(3)根据系统分析的结论，设计出在一定条件下达到人尽其才、物尽其用的最优系统方案。

系统分析主要步骤：

①对研究的对象和需要解决的问题进行系统的说明，目的在于确定目标和说明该问题的重点和范围；

②收集资料，在系统分析基础上，通过资料分析各种因素之间的相互关系，寻求解决问题的可行方案；

③依系统的性质和要求，建立各种数学模型；

④运用数学模型对比并权衡各种方案的利弊得失；

⑤确定最优方案。通过分析，若不满意所选方案，则可按原步骤重新分析。一项成功的系统分析需要对各方案进行多次反复循环与比较，方可找到最优方案。

:管理信息系统中,系统分析阶段. 系统设计阶段分别主要解决什么问题

系统分析阶段：主要解决的就是管理系统中需要有那些功能，这些功能之间有何种联系，如何来实现这些功能。系统设计阶段：根据分析结果，设计管理系统中的结构图，主要解决的就是你的设计思路。。（如何实现？）

2015年9月，国家旅游局发布“旅游+互联网”行动，明确到2018年，全国所有5A级景区都将提升为“智慧旅游景区”；到2020年，将在国内实行所有4A级景区全面推广免费WIFI、智慧导游、电子解说、在线预订、信息推送等功能。

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建设“智慧景区”已成为中国旅游业发展的新趋势。国内很多景区率先积极探索这方面，从整体上提升游客体验和满意度，从服务数量、服务质量、服务创新等方面全面提升对游客日益增长的需求的应对能力。

景区综合管理平台，集一个中心、四个板块于一体。通过产品优化、无线AP、OTA对接等智慧服务，实现景区内各系统的一体化运营，数据和系统的分析整合逐步完善，解决了以往系统和数据的孤岛化和碎片化问题，真正实现了“数据可视化”和“系统地图”，达到了优化景区旅游利用、有序开发和保护生态环境、提高游客满意度和产业效益最大化的目的。

大数据分析中心。景区大数据分析系统通过景区收费系统和电子商务平台不断收集、整理、分析和存储游客信息，可以准确判断游客来源、性别、年龄等详细信息，为游客建立准确的用户画像。景区大数据分析系统为景区精准营销提供数据保障，也为营销策略的制定提供科学依据。

智慧管理部分主要以景区综合票务管理系统、酒店管理系统和监控系统为基础，提高景区管理效率。

智慧营销板块主要利用景区官方咨询网站、电子商务平台、微商城等渠道，宣传推广景区优秀旅游产品。

智慧服务主要由投诉评估系统、语音导航系统、高德导航等软件和程序组成，为游客提供更优质、更个性化的服务。

智慧保护区主要实现景区生态保护和环境监测保护功能。保护景区原有生态景观和，促进景区可持续发展。

景区票务综合管理系统新增人脸识别功能。游客通过网上渠道(小程序售票、微信售票、OTA平台)购票后，持或人脸识别即可快速入园，缩短游客入园时间，提高景区检票效率，减少滞留现象，降低感染风险。同时，鉴于肺炎疫情的特殊因素，今年景区实施了网上实名制“非接触式”购票系统，使得购票更加方便和安全，也为旅游旺季客流控制和分流提供了数据决策。优化景区系统配置，加强景区信息安全保护，增加应用服务器、防火墙、堡垒机等新硬件设备，实现可搜索、可追溯。同时，为了防控疫情，景区山门增加了智能测温设备，提高了景区人体体温筛查的效率和准确性，为景区防疫工作提供了智能化保障。

全面覆盖“旅游+智慧管理”，实现景区健康有序发展

目前智慧景区已经发展成为全通道、全票、人脸识别系统的景区，可以根据景区实际情况进行多功能智能管理。

为了保证游客的安全，景区拥有庞大的监控系统，通过500多台摄像头监控景区内的主要街道和各种山门，并通过景区IP网络广播系统对23个不同区域的游客的人身和财产安全给出预警提示，从而有效防止各种事故的发生。如果天气不好，向雪景区的监控系统会提醒游客，疏散人群。在紧急情况下，游客可以通过网络广播系统广播失踪人员的信息。

在这个智慧管理平台上，还建立了一个720全景系统，覆盖了主要公共服务设施和景点的全貌。游客可以通过微信公众平台进入系统，足不出户就能欣赏到景区最美丽的风景，如智慧民宿、屋顶白雪、挂满新年味道的。独一无二的向雪夜晚更美，让游客身临其境，真实感和体验感远远超过传统画面。

据了解，2018年以来，各地景区本着“智慧第一、开放互联”的建设理念，遵循统一规划、统一平台、统一标准、共享、安全可靠、实用实用的建设原则，建设了智慧景区。综合管理系统将传统的景区管理转变为智能化管理，将分散管理转变为协同管理，将多层次管理转变为扁平化管理，将粗放管理转变为精细管理，实现了

建设“智慧景区”不仅是中国景区未来发展之路，也是新形势下中国景区发展的重要战略选择。相信随着“旅游+智能管理”的日益升温，景区将真正实现健康有序的发展，同时也会为普通人带来更好的游玩体验。