商务智能在景区管理中的应用，可以促使景区向智慧化方向发展，使景区在发现和积累商务知识和见解的同时，改善商务决策水平，为景区带来更高的社会效益。虽然商务智能能够辅助景区管理决策的制定，但它所有的功能都依赖于景区的业务数据。随着景区信息化的不断深入发展，景区电子门禁、电子商务、气象预报等各种业务数据呈现爆炸性增长，使得传统基于单机服务器的商务智能系统面临越来越大的压力，难以满足需求，主要体现在海量数据的存储和快速有效地处理这两个方面。近年来，随着云计算技术的迅速发展，其中的分布式数据存储技术、数据管理技术和并行技术得到了广泛的应用。将其运用到景区商务智能中，不仅可以为景区中产生的海量数据提供全新的、高效的、可扩展的分布式数据存储中心，解决海量数据存储问题，而且利用云计算技术的动态可扩展特性，能够提高数据处理的效率。因此，本文对云计算和商务智能的相关理论和技术进行了研究，并通过实际的仿真实验对云计算在景区商务智能应用进行了详细的可行性和性能分析，不仅为景区商务智能建设提供了相关方法，也为景区后续的云平台建设打下了良好的基础。本文主要的研究工作如下：（1）归纳总结了云计算技术及其在商务智能中应用的国内外研究现状，深入研究了云计算相关技术和商务智能相关理论，包括云计算平台、海量数据存储和处理技术、数据仓库和数据挖掘方法。（2）结合景区客流量预测的商务智能需求，提出了一种基于云计算技术的景区数据仓库体系架构，并根据数据仓库建设的逻辑模型，详细分析与设计了其中的ETL数据处理方法。（3）研究了景区客流量预测分析方法，针对数据挖掘中的支持向量回归和遗传算法，引入云计算的并行处理技术，设计与实现了一种基于MapReduce的GA-SVR并行数据挖掘算法，用于预测景区客流量。（4）利用云计算技术搭建云计算仿真平台，并以黄山风景区为例，在其上进行景区分布式数据仓库的构建和GA-SVR并行客流量预测算法的实验，通过实验结果分析其可行性和数据处理性能。