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酒店2000万练习数据（2）

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简介：
本资料集包含一家酒店超过两千万元人民币交易记录的数据集合，详细记录了各类消费信息和客户偏好，为深入分析及预测提供有力支持。 开放资源共享进步！本数据仅供练习数据库使用，适合娱乐学习之用，请勿用于其他目的。我采用的将CSV数据导入SQL2005的方法是：首先将其转换为Access数据库格式，然后再从Access中导出至SQL2005表内。此数据对于进行并发操作测试和大数据量查询优化非常有用。 由于文件上传大小限制的影响，该数据被分为两部分发布，这是第一部分（part1），包含约200万条记录。在此前未作详细说明的情况下，特地向大家致歉！

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  • 酒店2000万练习数据（2）
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    本资料集包含一家酒店超过两千万元人民币交易记录的数据集合，详细记录了各类消费信息和客户偏好，为深入分析及预测提供有力支持。 开放资源共享进步！本数据仅供练习数据库使用，适合娱乐学习之用，请勿用于其他目的。我采用的将CSV数据导入SQL2005的方法是：首先将其转换为Access数据库格式，然后再从Access中导出至SQL2005表内。此数据对于进行并发操作测试和大数据量查询优化非常有用。 由于文件上传大小限制的影响，该数据被分为两部分发布，这是第一部分（part1），包含约200万条记录。在此前未作详细说明的情况下，特地向大家致歉！
     
  • 酒店练习数据2000万（1）
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    本数据库包含超过两千万条关于酒店业的操作和交易记录，旨在为研究、分析及开发提供详实的数据支持。 开放资源共享进步！本数据仅供练习数据库使用，可用于娱乐学习，但不得用于其他目的。我的导入SQL2005的方法是：先将CSV数据导为Access数据库格式，然后再将Access数据导入为SQL2005表。此数据对于并发操作的练习非常不错，尤其是对大数据量查询优化有很大帮助。因文件大小限制影响，本数据分为两部分，这是第一部分（part1）。
     
  • 包含两万条评论的酒店数据集
    优质
    本数据集收录了超过两万条关于酒店的评论，旨在通过分析顾客反馈来评估和改善酒店服务质量。 适合数据分析初学者进行简单的文本分类训练和文本情感分析。
     
  • 数据库练习题（二）2.pdf
    优质
    本PDF包含一系列针对数据库课程设计的练习题，旨在帮助学生巩固所学理论知识并提升实践操作能力。题目涵盖基础概念及高级应用。 《数据库原理与应用》第二章习题2：有两个关系S（A,B,C,D）和T（C,D,E,F），分别包含N1个元组和N2个元组，且满足N2>N1>0的条件。请对下列每个关系代数表达式进行分析，在使这些表达式有意义的情况下，计算可以得到的最大、最小元组数量以及列的数量。
     
  • 酒店数据集.zip
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    《酒店数据集》包含各类酒店相关的信息资料，如客房预订情况、客户评价、房价变动等，旨在为研究和分析提供详实的数据支持。 在当今数字化的时代，数据已经成为各行各业的重要资源，在旅游业中尤为重要。数据分析与处理对于提升服务质量、优化客户体验具有至关重要的作用。本段落将详细介绍“酒店信息数据集”，这是一个专为自然语言处理（NLP）设计的数据集，其中包含了丰富的酒店相关信息，为研究者和从业人员提供了宝贵的素材。 我们要理解的是hotels.csv文件的核心内容。这个CSV文件通常包含结构化的表格数据，每一行代表一个独立的酒店记录，而每一列则对应酒店的不同属性。例如： 1. **酒店ID**：用于唯一标识每个酒店。 2. **酒店名称**：帮助识别和搜索特定的酒店。 3. **地理位置**：包括经纬度坐标，便于定位具体位置。 4. **城市**：显示了酒店所在的城市名，有助于了解分布情况。 5. **评分**：用户对服务的整体评价，反映服务质量水平。 6. **评论数量**：反映了用户的反馈量和受欢迎程度。 7. **评论文本**：包含了大量的非结构化信息，是进行情感分析、主题建模的重要内容。 ignore.txt文件可能是数据集的一部分，但通常不包含关键信息或用于记录某些被排除在外的数据。在实际分析时，我们通常会忽略这个文件。 对于自然语言处理来说，hotels.csv中的评论文本尤为关键。这些评论可以用来： 1. **情感分析**：通过量化积极、消极和中性情绪来评估酒店的总体满意度。 2. **主题建模**：挖掘主要话题如房间质量和服务态度等，帮助了解自身优势与改进之处。 3. **关键词提取**：找出频繁出现的词汇以识别用户关注的问题热点。 4. **实体识别**：从评论中识别地点、人物和时间信息，增强数据分析深度。 5. **情感极性转移**：通过训练模型将负面评价转化为建设性的建议，提升客户满意度。 进行这些NLP任务时需要使用到各种工具和技术。例如Python的Pandas库处理CSV数据，NLTK或Spacy用于文本预处理工作；Gensim或TensorFlow可以用来执行主题建模和深度学习任务等。同时，还需要对原始数据进行清洗、预处理及特征工程步骤，包括去除停用词、词干提取以及将词汇转换为向量形式。 “酒店信息数据集”提供了一个实践NLP技术的理想平台，无论是学术研究还是商业应用都能从中挖掘出有价值的信息以提升运营效率和服务品质。通过深入分析该数据集，我们可以更好地理解客户需求并推动旅游业的智能化发展。
     
  • 酒店评论数据及标签词库。含标签的酒店数据。
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    本数据集包含详尽的酒店评论及其对应的标签，旨在为研究者提供一个丰富的资源库，用于分析顾客反馈、优化服务质量以及探索自然语言处理技术在旅游行业的应用潜力。 使用酒店评论数据并结合停用词表可以有效清洗数据，提高分词的准确性，为后续的自然语言处理工作奠定基础。
     
  • 万盛酒店餐饮管理系统的SpringBoot SSM MySQL版本(2).zip
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    本资源为万盛酒店定制开发的餐饮管理系统源码，采用SpringBoot、SSM框架及MySQL数据库技术构建。包含系统设计文档和完整项目代码。 万盛酒店餐饮管理系统采用SpringBoot、SSM框架及MySQL数据库构建。系统包含完整的源代码、45讲视频开发教程、数据库文件以及项目素材等详细材料。需要特别指出的是，本系统基于我们的万能脚手架系统进行开发，因此建议在开始学习本系统的相关内容之前先掌握脚手架系统的相关知识。
     
  • 酒店特色数据集：包含约70K酒店信息
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    本数据集汇集了近70,000家酒店详尽资料，涵盖位置、设施、评价等多元信息，为旅游推荐与分析提供坚实的数据支持。 酒店特征数据集2021基于TripAdvisor的酒店推荐数据集包含70K家酒店。对于每家酒店，我们收集了以下功能：酒店名称、国家、街道、地区、星级、住客评分、便利设施、房间特色、房间类型和价格描述。 以下是样本特征值： - 名称: 斯坦布尔酒店 - 评论优：55，好：0，平均：0，差：0，劣：2 - 便利设施: 免费停车, 免费高速上网（WiFi），免费早餐, 自行车出租... - 房间隔音客房, 空调, 餐区, 客房清洁服务, 冰箱, 卫星电视... - 类型: 山景，海景，城市景观，新娘套房，非吸烟房... - 正式描述：我们的酒店位于伊斯坦布尔历史半岛的中心。 海景... - 评分：5.0 - 街道地址: CayIroglu Sk, No:26B, KüçükAyasofya Mahal 数据集仅限于学术研究目的使用。