游客评论数据有什么作用？
游客评论从数据类型来讲包括文本、图片、音频及视频等。目前，在评论分析方面主要以文本类型的数据为主，围绕词频、主题、语义和情感等方面展开。
对旅游消费者的旅游评论进行情感分析是挖掘游客满意度的主要方式。它是旅游者对一个旅游产品可感知的效果（或结果）与期望值相比较后，形成的愉悦或失望的感觉状态。一般来讲，旅游者对某旅游产品的情感可以简单的分为积极情感、消极情感和中性情感等类型。利用一些能够进行情感分析的软件工具通过将旅游评论文本中的情感词与情感词典或情感语料库中的内容进行比对，可以对评价文本进行更加复杂的情感分析。
对旅游消费者旅游评论进行的情感分析是构成游客满意度的重要组成部分。游客满意度是旅游消费者对旅游产品整体认知的体现，使旅游企业能够从更综合的角度对旅游资源的消费情况进行掌握。例如，据同程旅游在线点评数据的满意度分析显示，2018年度北京文旅产品（景区与线路等）的游客满意度为85.7%，细分主题方面，以历史遗迹类产品的满意度最高，为89.3%，其次是演出类，满意度为87.5%（见下图：2018北京文旅热门细分主题游客好评度分析）。城市观光与游乐场的满意度低于整体满意度水平。这也与新时代的旅游者对文化体验，尤其是深度文化体验的需求趋势相符合。
在游客满意度分析上，传统调研采用问卷调查分析法，具有一定的局限性：有限的线下数据、样本典型性弱、游客真实情感被隐藏，数据分析效率低等方面，在成本、实效和准确性上都不能很好地支撑监管及管理决策，致使游客满意度调查基本上都只能止于调查报告，而不能发挥出应有的作用，从而迫使监管者只能更多地依赖于经验或不全面的认知。
海鳗云依托在旅游大数据领域的技术和业务积淀，使用互联网游客评价数据替代传统的调查问卷模式，在数据量、数据质量和数据实时性等诸多方面做出创新，弥补问卷调查的不足，为旅游目的地市场的参与者提供优质的数据服务。游客满意度系统是海鳗(北京)数据技术有限公司旗下一款软件，主要是分析采集主流OTA网站各类评论数据，包括但不限于景区评价、酒店民宿评价、餐饮评价、购物评价、交通评价、文娱评价等，从不同维度进行量化分析。常用的分析指标有：消费、服务、交通、景观、配套、安全、体验等。系统支持对于数据的天级频次的采集和计算，同时支持轻BI形式可视化输出、专项报告输出以及数据层面的API输出。海鳗云游客满意度分析是一套基于大数据和AI人工智能技术的完整的从数据采集到数据处理到指标计算的信息化自动化系统。对旅游目的地实施行政监管以及提升旅游服务能力都能起到作用。