一、民用航空运输量及周转量分析
2018年1-8月中国民用航空货运量为475.3万吨，同比增长6.5%；2017年1-12月中国民用航空货运量为705.8万吨，同比增长5.7%。
2010-2018年中国民用航空货运量及增速
数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理
2018年1-8月中国民用航空货物周转量为169.3亿吨公里，同比增长9.6%；2017年1-12月中国民用航空货物周转量为243.5亿吨公里，同比增长9.5%。
2010-2018年中国民用航空货物周转量及增速
数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理
2018年1-8月中国民用航空客运量为4.1亿人，同比增长12.1%；2017年1-12月中国民用航空客运量为5.5亿人，同比增长13%。
2010-2018年中国民用航空客运量及增速
数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理
2018年1-8月中国民用航空旅客周转量为7127.7亿人公里，同比增长13.9%；2017年1-12月中国民用航空旅客周转量为9512.8亿人公里，同比增长13.5%。
2010-2018年中国民用航空旅客周转量及增速
数据来源：国家统计局，华经产业研究院整理
相关报告：华经产业研究院发布的《2019-2025年民用航空运输行业市场深度调研分析及投资前景研究预测报告》
二、大数据在航空运输业中的应用
民航业是浸泡在大数据中的行业。最新型的航空发动机能够在一个工作循环中产生海量的数据，甚至达太字节级；机场和航司作为航班流、旅客流、货物流、行李流、综合交通流的汇总地，形成真正的大数据环境；且航空运输业自带空间属性。
如今，不管是航空公司还是飞机设备制造厂商，又或者是与航空运输相关的企业，都在积极探索航空大数据的奥秘，加大投资来争取更有效更有用的数字信息，以此为公司和企业带来更大的利润和发展空间。此外，航空公司本身拥有大量的客户数据，如果能够利用大数据平台合理分析利用这些庞大的数据，利用分析结果指导运营，将这些数据与航空公司的实际业务结合起来，那么大数据给航空公司带来的利益是相当可观的。航空运输业在收集数据方面做的较好，在如今的大数据浪潮的冲击下，企业数据更是飞速变化和增长，如何有组织有效率的梳理利用这些海量数据来促进生产，是航空运输业与大数据之间的一场持久战。
1、精准营销
机票销售部门核心目标是机票销售，品牌营销部门核心目标是传播公司品牌，促进销售转化。在营销线索中，旅客消费水平、爱好购买的舱位等级、飞往哪些航点、常旅客与新顾客判断以及航空公司的传播渠道和方式能够覆盖的潜在目标旅客、品牌营销活动除了品牌对旅客的心理植入外有多少的销售转化、航司的危机事件及处理过程方法，即危机(自身、同行业及跨行业)舆情数据收集与分析等问题，甚至竞争对手什么时间什么渠道做了什么品牌和市场推广活动都可以利用大数据平台对所拥有的庞大而无结构的数据进行处理。
航空公司可以依据分析结果，做出更精确更全面的判断，让旅客能以更快地速度、更快捷的方式搜索到想要的航班信息，来提升旅客满意度。航空公司还可以收集旅客在各个社交媒体网站上发布的有关航空的动态行为数据，通过对这些数据进行相关性分析，来为旅客制定更加个性化的产品和价格。做好客户营销，经营好客户群，是航空公司提高商业效益的基础。
2、机务维修及故障检测
根据有关统计，飞机完成一次飞行产生的数据多于0．5TB，收集并利用飞机产生的这些数据来建立一定的模型，进而分析找出可能使飞机产生故障的因素，模拟飞机故障的警告信号，预测出飞机在飞行过程中可能会发生的一些故障，将提高飞机的利用效益。利用大数据分析的最大价值在于，基于此建立的分析模型。依据飞机、机场、机长和发动机空停数据建立模型，计算飞机故障概率，进而总结出预防型的预测模型和检查方案，减少故障。比如，可以通过检测到来自飞机发动机某个部位的振动传感器的某个异常读数，通过对以往的海量数据分析，可以得出该零部件已经出现故障的结论。然而，更艰巨的工作是从成千上万个小时生成的繁杂庞大的数据分析预测，并总结发展趋势，提前确定潜在风险，对飞机进行及时适当的维护检修。
3、航空公司收益管理
航司收益管理的本质是确保每个座位以最高的价格出售来保证收入最大化。传统的ＲM系统是独立的，用于对提供给乘客的可用订座以及关联价格进行自动化处理和控制。分析师要通过简单检查和不同舱位的预订限制来手动控制订座。这种孤岛式的收益管理和订座管理方法使当前座位可用量和其他控制相互脱节，杂乱无章。分析师需要浏览许多应用程序，才能找到相关的数据点以制定订座决策，或者，如果他们没有制定决策所需的综合知识，他们就会忽略所有洞察。目前，航司正在借助大数据研发基于客户和基于场景的动态定价系统。整合信息，提供精确的订座假设，根据实际的旅客流向，真正开始用价值来评估每一个座位的投放情况、航班销售舱位的投放比例。同时有助于飞机管理，根据乘客预订和需求将飞机设备分配给最佳航段。
本文采编：CY
