酒店管理系统功能结构：
分前台用户和后台管理员：
前台用户：
登录、注册，查看房型、预定房型。
后台管理员：
楼层管理：
楼层实体：楼层id、楼层名称、楼层备注。
功能：楼层的增加、编辑、删除功能。
房型管理：
实体：房型id、房型名称、房型价格、房型状态、床位数、可住人数，房型备注。
功能：房型的增加、编辑、删除功能。
房间管理：
实体：房间id、房间编号、所属房型、所属楼层，备注。
功能：增删改查。
客户管理：
实体：客户id、客户登录名、客户登录密码、客户姓名、身份证号、手机号码、联系地址。
功能：增删改查。
预定订单管理：
实体：订单id、用户id、所属房型、入住人姓名、入住人身份证、手机号、预定日期，备注。
功能：增删改查。
入住管理：
实体：id、所属房型、所属房间号、入住人姓名、入住人身份证、手机号、入住日期，离店日期、状态、备注。
统计分析：按照房型统计、统计营业额。待定。
2022-03-10 19:40:15
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2022-02-21 13:01:59
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探索性数据分析
机器学习模型
结论
所有特征都显示出对葡萄酒质量的影响。当考虑每个变量的相关性时，我们可以看到一些特征是相互关联的。这是因为固定酸、柠檬酸等特征是 pH 值等特征的一部分。主要发现是酸度对决定葡萄酒的质量有很大影响。此外，消费者表示，优质葡萄酒不应含有过多的残糖。这意味着非常甜的葡萄酒不是优质葡萄酒的特征。酒精含量的增加也被视为优质葡萄酒的一个特征，但不应增加到将葡萄酒归类为烈酒的程度。
从机器学习模型中，我们得到堆叠分类器和随机森林分类器比其他模型具有更高的性能。堆叠分类器是精度最高的分类器，达到 85.94%。我们可以看到，在不重新采样的情况下，准确度略有提高。因此没有 SMOTE 重采样的模型是最好的模型。可以通过使用 scikit learn 随机网格搜索调整这些模型的超参数来提高准确性
有问题可以call me
2022-02-21 09:17:46
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