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本系统是基于Android打造，用SQLIte数据库进行相关数据存储，实现酒店信息查看，酒店名称查找，酒店信息维护，头像信息维护，会员信息维护，订单管理，销售统计，密码修改等功能。

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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本系统采用MVC模式，使用了WebWork 、FreeMarker、 Spring、SQL等技术。WebWork：灵活的Validation框架，在运行时通过Interceptor自动应用，因此完全脱离Action类。新版支持客户端验证。Freemarker是一个Java模版语言，它是 JSP 的绝佳替代方案。FreeMarker允许Java servlet保持图形设计同应用程序逻辑的分离，这是通过在模板中密封HTML完成的。Spring 其中核心机制以BeanFactory为基础，管理bean和bean之间的依赖。SQL语言的主要功能就是同各种数据库建立联系，进行沟通。