文旅大数据分析平台技术路线主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：首先，需要从各种渠道收集数据，包括政府公开数据、企业公开数据、社交媒体数据等。这些数据可以包括旅游人数、旅游收入、旅游景点热度、游客满意度等。
2. 数据清洗：在数据采集后，需要进行数据清洗，去除无效、错误或不完整的数据。这可以通过数据清洗工具或者人工进行。
3. 数据存储：清洗后的数据需要存储起来，以便后续的分析和挖掘。常用的数据存储方式有关系型数据库、非关系型数据库和大数据存储系统。
4. 数据分析：使用各种数据分析方法，如统计分析、机器学习、深度学习等，对数据进行分析，找出旅游市场的趋势、游客的行为模式、景点的热度等。
5. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示出来，使决策者能够直观地理解数据。常用的可视化工具有Tableau、PowerBI等。
6. 数据应用：根据数据分析的结果，制定相应的策略和建议，如优化旅游线路、提升服务质量、推广特色旅游产品等。
7. 持续优化：根据实际效果，不断调整和优化数据分析模型和策略，以提高数据分析的准确性和有效性。
在整个技术路线中，关键技术包括数据采集技术、数据处理技术、数据分析技术和可视化技术。数据采集技术需要能够从各种渠道高效地收集到大量的数据；数据处理技术需要能够有效地清洗和存储数据；数据分析技术需要能够从数据中提取出有价值的信息；可视化技术需要能够将复杂的数据以易于理解的方式展示出来。
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