大数据课程设计论文：关于酒店数据处理，总计十页，内容丰富。两个数据集共享相同的结构，通过31个特征，形成了描述H1的40060次观测数据和H2的79330次观测数据，每一条观测数据都代表一次酒店预订。本设计通过机器学习等数据分析技术，首先对数据进行了描述性的统计，完成了对数据的预处理；其次利用数据集对酒店运营状况、市场情况、客户画像进行了可视化分析；最后根据数据集建立客户是否会取消预订的预测模型。酒店旅游市场的快速发展使得行业内的竞争愈发激烈，客户对产品与服务信息获取渠道越来越多，酒店企业面临着产品同质化严重、同行竞争加剧，从而导致新增客户获取困难、成本增加等行业问题。为了更好地规划酒店的经营，大数据有极强的能力来了解消费者的行为特点，从而做出合理的决策。户流失预测可以帮助酒店预测流失趋势，构建适合酒店行业数据特性的影响因素指标体系，有针对性地提出挽留措施，提高商家利润，因此，酒店业的客户流失预测是酒店管理领域的一个重要研究方向。例如在消费者的视角里，什么时候是一年中预定酒店房间的最佳时间，为了获得最好的房价折扣而选择的最佳入住时间，酒店是否可能会收到不成比例的高数量的特殊请求。

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香港理工大学 “智能信号与信息处理的理论基础与工程方法” 课程。老师讲课非常细致，理论对研究很有帮助，建议修读！ 第一次课主要讲解了矩阵和线性系统 第二次课主要讲解了子空间和基 第三次课主要讲解了矩阵的指数型、对角化和微分方程 第四次课主要讲解了Jordan 标准型和其他型在控制系统中的应用 第五次课主要讲解了度量理论基础和概率的由来 第六次课主要讲解了随机变量和高斯分布 第七次课主要讲解了估计方法，尤其是无偏最小方差估计 第八次课主要讲解了约束优化和支持向量机算法 第九次课主要讲解了 KMeans 和高斯混合模型等聚类算法 第十次课主要讲解了神经网络算法 第十一次课主要讲解了主成分分析、线形判别分析等算法 Reference: EIE6207 Theoretical Fundamental and Engineering Approaches for Intelligent Signal and Information Processing

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