基于民航大数据分析下的民航经济运营模式分析
刘军
山东机场集团有限公司 山东济南 250107
[摘 要] 大数据时代的到来，为社会各领域企业经营模式提供了改革和发展的时机和方向，其中以民航业最为明显。所以，为了实现民航业服务质量的提高，增强民航业的综合竞争力，有必要对大数据分析背景下的民航经济运营模式进行分析研究。
[关键词] 大数据分析技术；机票价格；客流量模型
1 大数据分析的概念
如今，伴随着各种交易形式的网络化，“大数据”这一概念在商业界及学术界显得炙手可热。大数据又称巨量资料，具体指的是以多元形式，自许多渠道搜集而来的庞大数据组，其往往具有实时性。这些数据可能来自社交网络、电子商务网站、政府、金融机构等平台。概括而言，大数据一般具有规模大、多样化、动态化、处理速度快及蕴含有巨大的商业价值等基本特征。基于大数据的基本特征，就要求我们所使用的设备能够从繁杂的数据信息中挖掘提取出对我们有价值的信息，从而实现对数据信息的有效利用。
2 民航业经济运行现状分析
2011-2017年，中国机场总旅客吞吐量由6亿次增长到了11亿，年复合增速高达10.6%，显著高于全球8.2%整体水平，并且有持续增长的趋势。我国机场客流分布呈明显的头部集聚态势，前十大机场就完成了国内229个机场共计11亿人次总吞吐量的一半。2017年我国人均航空出行0.40次，虽然低于0.54次的全球平均水平，但是这一差距将带来巨大的增长潜力，并有望在2022年超越美国，成为全球最大的单一航空市场。民航运输效率也比往年的运输效率有一定提高，其中航班客座率以及载运率每年都有5%左右提高。国内运输路线、港澳台运输路线以及国际运输路线的客座率都有持续增长趋势。据统计，民航业的营业额及利润都在增长，2016年总营业收入在6300亿元左右，比2015年增长了6.4%，总利润约570亿元，比上年的利润总额大约提高81亿元。
3 基于民航大数据分析下的民航经济运营模式分析
3.1 提供优质的民航信息服务
由于大数据时代下的数据信息基数庞大且涨速惊人，现阶段民航业采集客户数据信息的方式只是单纯的实时搜集，并未建立起潜在乘客和过往乘客的数据记忆保存机制，使得民航无法为客户提供高效、适时的搭乘服务和推荐服务，大大降低了民航经济运营的能力。同时，一时性的数据搜索机制还使得民航业无法对市场外部环境变动第一时间做出反应，导致服务质量差、座位信息不符等负面问题出现。对此，在应用大数据分析技术带动经济运营效益提高时，民航业应首先确认信息的准确性，并实时监测外部环境与航班内部信息的变化情况，以保证为客户提供的班次信息和余票信息真实有效，例如，某一航班的剩余票数在几分钟内被预订一空，那么前几分钟甚至前几秒的余票信息都是无用的。此外，民航业还应根据一段时间内单个客户订票记录、客户整体订票时段及路线等大数据信息的变动情况了解客户的出行规律，建立起数据的保存和回顾机制，以便依据客户的服务需求规律为客户提供班次推荐、低价票提醒等预先性的民航信息服务。
1.3统计学分析采用SPSS16.0软件包对数据进行处理分析,计数资料采用χ2检验,P<0.05为差异有统计学意义。
3.2 确定合适的票价
在民航业中，票价的确定一直是一个较难的问题，传统的民航业票价确定，往往选择了跟随国有航空业的走向，但是民航本身与其存在较大的区别，而且其受众主要为出行的民众，因而这样的票价确定方法存在一定的欠缺。在节假日的时候，人们会大量出行，在这个时候，往往也是民航业票价最贵的时期，但是节假日一过，民航业的价格却没有得到迅速地下调，因而乘坐的人次严重缺少，降低了经济运营效益。在大数据时代下，民航业开拓了一种全新的定价模式，即以互联网搜集到的乘客信息进行定价，即先分析出未来几天内的大概出行人数，再进行价格走势的预估，进而合理地调整票价。
学者赛北在 《解放战争时期毛泽东农民教育思想初探》中对解放战争时期毛泽东农民教育思想进行了一些研究。解放战争时期，为了适应客观环境的变化，以毛泽东为主要领导人的中国共产党，在保持原来教育思想及教育方法等的基础上，及时调整农民教育的内容及形式，进一步重视农民的科学文化、思想政治教育，进一步倡导农民学习的自愿性及探索农民教育方式的多样性，为解放战争的最后胜利奠定了坚实的群众基础。[8]
4 大数据分析对民航运营的功能拓展
4.1 依据大数据分析促进民航与其他行业的合作
大数据分析技术得到的信息不仅仅应用于民航业，在民众日常生活的方方面面都广泛应用。因此，大数据分析的价值在于互融互通，促进行业间的交流与合作。比如，民航业与旅游业的数据交换，民航业与商品零售业的数据互通，民航业与影视业的跨界交流等等，可以进一步体现出民航业流量的优势、数据优势，努力推动流量变现、数据变现，促进各相关行业共同发展。
4.2 形成客流量模型
大数据时代的出现，无疑为民航业的发展提供了很多方向和动力，估测客流量就是其中的一种，不仅可以制定客流量高峰期的应急方案，提供更多的航班，还能够及时进行航班调整，减少行业内的费用支出，优化经济运营模式。比如，对于华山而言，每年国庆的人流量十分多，而新时代的人们也有着抢先的心理状态，在国庆前两天就会出现客流量急剧增多的状况，这些都可以通过数据的分析得出结论。同时，民航业可以结合华山国庆期间的旅游人数，及门票售卖情况，制定一个确切的景区客流量模型，确定出该景区的客流量，及本企业能搭乘的客流量总数，一旦发现人流量锐减的状况，及时调整航班，避免出现不必要的支出。同时，除了旅游出行人群之外，大数据时代下的民航业，要想获得有效地发展，还必须充分挖掘潜在客户，并保留老客户。对于老客户，要每隔一段时间询问一下是否有出行的需求，并为其提供一定的优惠，进而实现民航业的高效益运营。
总而言之，随着大数据时代的到来，民航经济运营模式与数据分析技术已经实现了系统化的融合，在集成客户信息、掌握行业动态等方面有了显著的提升。由本文分析可知，通过建立客流量模型，加强与其他数据行业的交流合作，分析客户的消费规律和出行习惯，能有效地增强民航业机票及服务价格制定的合理性，赢得客户的良好口碑，同时有利于节约经营成本，实现经济效益的最大化。最后，希望本文对民航经营模式日后的优化有所帮助。
参考文献：
[1] 李文婷．浅论经济发展对民航管理的影响及战略构想[J]．纳税 ，2018(16)：200．
[2] 赖汪湾．民航业经济运行预警及管理机制研究[D]．中国民航大学 ，2018．
[3] 蒋湉子．经济发展对民航管理的影响及作用[J]．中国战略新兴产业 ，2017(28)：27．
[中图分类号] F222
[文献标识码] A
标签：大数据分析技术论文; 机票价格论文; 客流量模型论文; 山东机场集团有限公司论文;