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085-SpringBoot基于Hive旅游数据分析与应用演示录像2023ABO.mp4

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简介：
本视频为2023年ABO项目作品，采用Spring Boot框架结合Hive技术，展示了一套旅游数据的分析与应用解决方案，旨在通过大数据技术提升旅游业的数据洞察力和决策支持能力。 项目运行视频展示了项目的实际操作过程和技术细节。

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  • 085-SpringBoot基于Hive旅游数据分析与应用演示录像2023ABO.mp4
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    本视频为2023年ABO项目作品，采用Spring Boot框架结合Hive技术，展示了一套旅游数据的分析与应用解决方案，旨在通过大数据技术提升旅游业的数据洞察力和决策支持能力。 项目运行视频展示了项目的实际操作过程和技术细节。
     
  • 基于SpringBoot和Hive的旅游数据分析与应用.docx
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    本文档探讨了利用Spring Boot框架结合Hive大数据技术进行旅游数据的深度分析与应用开发。通过构建高效的数据处理系统，旨在为旅游业提供精准市场洞察及个性化服务解决方案。 Spring Boot 基于 Hive 的旅游数据的分析与应用主要探讨了如何利用 Spring Boot 框架结合大数据技术Hive对旅游行业的相关数据进行深度挖掘和有效分析，进而为旅游业提供科学决策支持的应用实践。文档内容涵盖了从数据采集、预处理到数据分析的具体流程，并详细介绍了在实际项目中遇到的技术挑战及解决方案。
     
  • 基于SpringBoot和Hive的旅游数据分析与应用研究_4x1c2--论文.rar
    优质
    本论文探讨了利用Spring Boot框架结合Hive大数据处理技术，在旅游行业中进行数据采集、分析及应用的方法，旨在提升旅游业的数据驱动决策能力。 1. 资源项目的源码已经过严格测试验证，确保可以正常运行。 2. 该项目仅供交流学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • Hive旅游-Hive旅游系统-Hive旅游系统源码-Hive旅游管理平台-基于SpringBoot的Hive旅游系统-Java实现
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    简介：Hive旅游是一款基于Spring Boot框架开发的Java应用，提供全面的旅游服务管理系统，包括旅游项目管理、用户预订及评价等模块。该开源系统致力于优化旅游业的运营效率和服务质量。 Hive旅游系统设计与实现 1. 技术栈： - 开发语言：Java - 框架：SpringBoot - JDK版本：JDK 1.8 - 数据库：MySQL 5.7 - 数据库工具：SQLyog/Navicat - 开发软件：eclipse/myeclipse/Idea - Maven包管理器 - 浏览器：谷歌浏览器 2. 系统功能： 用户信息管理、图片素材管理和视频素材管理。 3. 摘要 4. 目录 5. 第1章 绪论 6. 1.1选题动因 7. 1.2背景与意义 8. 第2章 相关技术介绍 9. 2.1 MySQL数据库 10. 2.2 Vue前端技术 11. 2.3 B/S架构模式 12. 2.4 ElementUI界面框架
     
  • 旅游景点数据分析实战演练
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    本课程聚焦于通过数据科学方法分析和优化旅游景点运营与游客体验。参与者将学习如何收集、处理及解读旅游业相关数据，以制定有效的市场营销策略和改善服务流程。 在“旅游景点数据分析实战”这一主题中，我们探讨的核心是运用数据分析技术来解析与旅游业相关的大量数据，以获得有价值的洞察并支持决策。以下是关键的知识点： 1. **数据分析基础**：数据分析涉及收集、清洗、转换、模型构建和解读数据。在这个实战项目中，我们将使用统计学方法和机器学习算法来发现模式、趋势和关联性。 2. **数据可视化**：“热力图”、“柱状图”和“饼状图”的应用表明我们重点关注图形表示的数据。例如，各省份旅游景点分布的热力图可以清晰地显示游客分布热点区域；景区门票销量柱状图用于比较不同景点的销售业绩；景区星级分布比例饼状图展示各星级景点的比例。 3. **地理信息系统（GIS）**：制作热力图通常需要使用GIS技术，它能将地理位置数据与游客流量数据结合，帮助理解景点的地理分布和游客流动情况。 4. **数据处理工具**：“qunar_analyst.py”可能是一个Python脚本用于进行数据预处理、分析及结果呈现。Python因其强大的数据分析库（如Pandas、NumPy和Matplotlib）而在数据科学领域广泛应用。 5. **数据来源**：文件“去哪儿国庆景点.xlsx”可能是我们的一个主要数据源，它包含了关于去哪儿网平台上国庆期间旅游景点的信息。Excel文件常用于存储结构化数据，并便于进一步分析。 6. **时间序列分析**：热门景点推荐排行可能基于时间序列数据分析历史趋势并预测未来热点区域。 7. **业务洞察**：通过这些分析可以了解哪些景点最受欢迎，何时最繁忙以及游客对星级评价的偏好等信息。这对于旅游业的规划、营销和管理都非常重要。 8. **数据驱动决策**：最终的目标是利用所得出的数据洞见来优化旅游策略，例如调整价格、改善服务或进行精准市场开发。 9. **数据清洗**：在实际操作中，确保数据质量需要进行必要的步骤如处理缺失值、异常值和重复值等。 10. **报告与呈现**：分析结果需以易于理解的形式展示出来。这通常涉及创建仪表板、报告或者交互式图表，以便非技术人员也能快速理解信息。 通过以上知识点可以看出一个全面的数据分析流程从数据收集到洞察提取再到决策支持覆盖了多个关键领域。对于希望提升旅游业运营效率和客户满意度的从业者来说，这样的实战项目具有重要的价值。
     
  • 基于Android Studio的旅游记录与分享APP源码，用于Android平台旅游路线记录与分享
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    这是一款专为Android用户设计的旅游记录与分享应用，利用Android Studio开发。它支持详细记录和便捷分享旅行经历与线路规划，便于用户交流旅行信息。 一款旅游路线记录与分享的Android应用，提供路线规划、分享功能以及旅游过程记录和社交互动等功能，旨在为用户打造一个便捷高效的个性化旅游定制、记录及分享平台。
     
  • 旅游数据平台项目：基于Flink的旅行数据分析系统
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    本项目构建了一个先进的旅游数据平台，采用Apache Flink进行实时与批处理分析，旨在提供精准的旅行者行为洞察和市场趋势预测。 基于Flink的旅游平台项目：travel_data旨在利用Apache Flink的强大功能来处理实时数据流，并为用户提供个性化的旅行推荐和服务。该项目结合了大数据分析技术与旅游业的实际需求，致力于提升用户体验并优化业务流程。通过高效的数据处理和智能算法的应用，travel_data能够快速响应市场变化，帮助用户发现更多有趣的目的地和活动信息。
     
  • 旅游数据统计分析.rar
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    本资料提供全球及中国旅游业的数据统计与深度分析报告，涵盖游客数量、消费趋势、热门目的地等信息，助力行业决策。 旅游数据分析可以通过Python爬虫技术来实现。这种方法能够帮助我们收集、处理并分析大量的在线旅游数据，为旅游业者提供有价值的洞察与建议。使用Python编写的数据抓取脚本可以自动化地从各种网站获取信息，如酒店评论、航班价格和景点评价等，从而支持更加深入的市场研究和业务决策制定过程。
     
  • 基于Hive的用户数据分析项目实战
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    本项目聚焦于运用Apache Hive进行大规模用户数据处理与分析的实际操作，涵盖数据清洗、统计查询及报告生成等环节。通过真实案例剖析用户行为模式和偏好，助力企业精准营销决策。 基于Hive的项目实战用户数据集格式为：uploader（上传者）string, videos（视频数量）int, friends（好友数量）int。