目前，政府主要通过大数据的方式对旅游数据进行统计，传统的旅游统计因其具有一定的局限性，慢慢被大数据所取代。

大数据与传统旅游统计的分析方法存在比较明显的差异。传统旅游统计方法主要通过抽样调查与填报等方法“以小见大”，而旅游大数据是在收集打通多源异质异构海量数据的基础之上，依托计算机强大算力进行控掘分析，“由大见小”。传统旅游经计的分析思路往往是先设定假定，然后证明或证伪假定，实现因果推断。大数据则不依赖假定，甚至不需要复杂的模型，仅仅通过直接的数据对比发现背后蕴藏的信息，以实现相关性量化。模型是一种构想、一种辅助手段，用来补偿数据的不足，一旦有了足够的数据，模型就变得多余。可以说，传统旅游统计依赖大数据定律等各种模型方法，大数据则倾向于用数字自圆其说。

大数据在分析过程、分析维度方面与传统旅游统计存在差异。在分析过程上，传统旅游统计包括数据收集、整理、归纳、分析4个核心步骤，而基于大数据的数据挖掘突破了数据采集、存储和处理能力的限制，大数据从大量的、不同来源的、非结构化的数据源中挖掘和寻找数据的规律与特征。在分析维度上，传统旅游统计从生产、消费、收入等方面进行综合、行业和居民行为等统计分析，主要表征群体的一般性特征。在大数据背景下，数据分析指标更丰富，颗粒度更小、更灵活，且能支撑更大范围内数据源、分析方法、模型算法等，提高数据可比性。如大数据可以记录客流的位置和轨迹，传统旅游统计只能体现一段时期内统计对象在较大空间尺度的常驻地信息。