基于hive的酒店价格数据可视化分析系统设计和实现

摘要

本文基于Django框架和Hive技术，设计和实现了一种酒店价格数据可视化分析系

统，旨在为酒店管理者提供直观、清晰的数据洞察和决策支持。在研究中，首先深入分

析了酒店价格数据可视化分析系统的背景和意义，认识到对于酒店行业而言，准确把握

市场价格动态和用户评价反馈至关重要。随后，详细介绍了系统的研究内容和方法，包

括相关技术的选择和系统的设计思路。通过利用Django框架、Hadoop、Hive和Spark技

术等先进工具，设计系统的数据库结构，并进行数据采集和预处理，为系统的后续实现

奠定了基础。在系统的具体实现过程中，设计了数据库表，为系统的功能实现提供了支

持。同时，我们设计了相关功能界面，如首页界面、爬取酒店数据管理界面、管理员管

理界面等，为用户和管理员提供了便捷的操作和管理界面。通过系统的实现和应用，验

证了系统的可行性和有效性，为酒店管理者提供了直观、清晰的数据分析和可视化功能。

关键词：HIVE,数据分析，数据可视化

Abstract

Based on the Django framework and Hive technology,this article designs and im-plements

a hotel price data visualization analysis system,aiming to provide intui-tive and clear data in-

sights and decision support for hotel managers.In the research,the background and significance

of the hotel price data visualization analysis sys-tem were analyzed in depth,and it was recog-

nized that accurately grasping market price dynamics and user feedback is crucial for the hotel

industry.Subsequently,a detailed introduction was given to the research content and methods of

the system,including the selection of relevant technologies and the design ideas of the system.

By utilizing advanced tools such as Django framework,Hadoop,Hive,and Spark technology,

the database structure of the system was designed,and data collection and preprocessing were

carried out,laying the foundation for the subsequent im-plementation of the system.In the spe-

cific implementation process of the system,database tables were designed to provide support

for the functional implementation of the system.At the same time,we have designed relevant

functional interfaces,such as the homepage interface,crawling hotel data management interface,

admin-istrator management interface,etc.,providing users and administrators with con-venient

operation and management interfaces.The feasibility and effectiveness of the system have been

verified through its implementation and application,provid-ing hotel managers with intuitive

and clear data analysis and visualization func-tions.

Keywords:hive data Analysis;data Visualization

目录

1 绪论

1.1研究背景

1.2国内外研究现状

1.3研究意义

1.4研究内容

1.5应用价值

2 核心工具和理论

2.1 VMware

2.2 Django框架

2.3 Hadoop、Hive和Spark技术

2.4 sqoop

3基于hive的酒店价格数据可视化分析系统设计需求分析

3.1功能需求

3.2可行性分析

4基于hive的酒店价格数据可视化分析系统设计

4.1总体框架

42数据采集模块设计

4.3Hive数据仓库模块设计

4.4数据可视化与用户交互模块设计

5数据采集模块实现

5.1数据来源选取

5.2数据抓取

5.3数据清洗

6Hive数据仓库模块实现

6.1Hive数据仓库搭建

6.2数据导入

7数据可视化与用户交互模块实现

7.1数据展示页面实现

7.2用户交互模块实现

8系统测试

8.1功能测试

8.2测试结果

1绪论

1.1研究背景

在当今数字化时代，酒店行业正日益受到信息技术的影响，特别是在数据处理和分析方面。随着互联网的发展和在线预订的普及，酒店行业产生了大量的价格数据，这些数据不仅包括酒店的定价信息，还包括季节性变化、地理位置、酒店设施、评价等多方面的信息。同时酒店的定价直接决定酒店的利润，如何有效地利用这些数据，提升酒店的运营效率和市场竞争力成为了酒店管理者面临的挑战之一。

随着大数据技术的发展，Hi作为一种分布式数据仓库，具有高扩展性和高容错性的特点，成为了处理大规模数据的重要工具之一。通过将H与数据可视化技术结合，可以实现对大规模酒店价格数据的快速分析和可视化展示，帮助酒店管理者更好地了解市场动态，优化定价策略，提升服务质量。

在当今数字化时代，酒店行业的数据处理和分析已成为学术界和业界关注的热点之一。国内外学者和研究机构在酒店价格数据分析和可视化方面进行了大量的研究，取得了一系列有价值的成果。本节将对国内外相关研究现状进行梳理和分析，为本研究提供理论支持和借鉴。

1.2国内外研究现状

1. 国外研究现状

国外学者在大数据数据分析方面进行了广泛而深入的研究，针对酒店价格数据的特点和应用需求，研究者提出了多种数据分析方法和模型，包括时间序列分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。这些方法在不同场景下得到了有效的应用，为本课题的提供了多样化的数据分析工具和技术支持。数据可视化作为一种直观、直观的数据表达方式，被广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、教育等。研究者设计了各种可视化图表和界面，如折线图、散点图、热力图等，帮助酒店管理者更好地理解和分析价格数据，优化营销策略和服务质量。随着大数据技术的不断发展和普及，其在酒店行业的应用已经涉及到数据采集、存储、处理、分析等多个环节。研究者提出了多种基于大数据技术的酒店管理和营销方法，如个性化推荐系统、奥情监测系统、智能客房管理系统等，为酒店行业的数字化转型和升级提供了新思路和解决方案。

(2)国内研究现状

在国内，大型的酒店拥有自己的数据分析管理系统，但是大部分酒店依托第三方平台，没有属于自己的数据分析系统。同时，一些学者和研究人员已经大数据数据分析方面进行了研究和开发。比如在酒店价格因素方面上使用机器学习的方法来分析酒店价格因素与酒店本身词条的相关性，学者提出了一种基于Hadoop酒店价格数据仓库的设计方案并利用数据挖掘和数据可视化技术对酒店价格数据进行处理和分析。该系统能够实现价格趋势分析、价格影响因素分析等功能，为酒店管理者提供决策支持。还有一部分学者基于个性化推荐系统、舆情监测系统、智能客房管理系统等，为酒店行业的数字化转型和升级提供了新思路和解决方案。

(3)国内外研究现状的总结

目前国内外研究仍存在一些不足之处。对于大规模酒店价格数据的处理和分析能力有待提升，尤其是在处理实时数据和多源数据方面存在挑战。现有的数据可视化技术在展示效果和用户体验方面有待改进，需要更加注重用户需求和交互设计。大数据技术与酒店业务的深度融合仍面临着技术和管理层面的挑战，需要进一步加强跨学科研究和实践探索。

1.3 研究意义

本课题的研究目的在于设计并实现基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统，目的是为了解决酒店行业面临的数据处理和分析难题，提升酒店管理者对市场动态的了解和把握能力，进而优化经营策略、提高竞争力，解决酒店行业面临的数据规模庞大、结构复杂的问题。[13]随着互联网的发展，酒店产生的数据呈现爆炸式增长趋势，包括价格、预订量、评价等多维度信息。传统的数据处理方法已无法满足对大规模数据的高效处理需求，而 Hive 作为一种分布式数据仓库，能够有效地存储和处理大规模数据，提供了一种解决方案

通过数据可视化技术，将庞大的酒店价格数据转化为直观、易懂的可视化图表，帮助酒店管理者从海量数据中快速发现规律和趋势。传统的数据分析方法往往需要繁琐的数据处理和统计，而数据可视化技术能够以直观的方式展现数据，使用户更容易理解和分析数据，提高决策效率。

通过设计和实现基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统，可以为其他酒店提供类似的解决方案，推动整个行业的信息化进程，提升酒店管理水平和服务质量，满足消费者个性化需求，推动酒店行业向智能化、数字化方向发展。

1.4 研究内容

本课题的研究内容主要包括数据采集与处理、Django 框架的设计与搭建、Hive 数据库设计与管理以及可视化界面设计与开发。通过这些内容的研究与实现，我们能够构建一个全面、高效的酒店价格数据可视化分析系统。我们将利用 Django 框架搭建一个可靠、安全、易于维护的大数据平台，用于存储、管理和分析酒店价格数据。通过 Django 框架提供的 ORM（对象关系映射）功能，我们能够方便地进行数据库操作和数据模型设计，实现数据的高效存储和查询。通过多种渠道收集酒店价格数据，通过爬虫技术从多个酒店预订网站获取酒店价格数据，包括酒店名称、地理位置、价格、评价等信息。随着数据采集源的增加，数据量呈指数级增长，因此需要进行数据清洗和预处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值检测等，确保数据的质量和完整性。需要设计一个合理的数据库结构，以存储和管理各类销售数据。数据库的设计应考虑到数据的关联性和查询效率，同时也要注重数据的安全性和可扩展性。我们还将设计和开发一套直观、易用的可视化界面。通过可视化界面，我们能够将复杂的酒店价格数据以图表、图形等形式展示出来，使决策者和市场从业人员能够直观地了解数据的含义和趋势。通过这些内容的研究与实现，我们能够构建一个全面、高效的酒店价格数据可视化系统，为决策者和市场从业人员提供一个直观、易用的工具和平台，促进市场的健康发展和可持续增长。

1.5 应用价值

Hive 作为大数据处理工具, 能够高效地整合和管理酒店价格数据。无论是从多个来源获取的数据, 还是历史积累的数据,Hive 都能提供强大的存储和计算能力, 确保数据的准确性和完整性。通过对酒店价格数据的可视化分析，可以清晰地看出价格随时间变化的趋势。这对于酒店业者来说，有助于制定更合理的定价策略，以应对市场变化；对于消费者来说，也能帮助他们选择性价比更高的住宿方案。基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统不仅提高了数据处理和分析的效率，而且为酒店业者提供了全面的市场洞察和决策支持，具有显著的应用价值。

本课题旨在设计和实现基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统，通过收集、清洗、存储和分析大规模酒店价格数据，利用数据可视化技术将分析结果直观地展示给用户，为酒店管理者提供决策支持和市场预测，同时也为学术界提供了一个新的研究方向。通过对酒店价格数据进行深入分析，可以帮助酒店管理者发现价格波动的规律和趋势，预测市场需求的变化，调整定价策略，提高酒店的收益和客户满意度。此外，该系统还可以为消费者提供更加智能化的酒店选择服务，根据个人需求和预算推荐合适的酒店，提升用户体验。

因此，本课题具有重要的理论和实践意义。通过研究和实践，将 Hive 技术与酒店价格数据可视化分析相结合，不仅可以推动酒店行业的信息化进程，还可以为大数据和可视化技术在其他领域的应用提供参考和借鉴。

2 核心工具和理论

2.1 VMware

VMware、利用虚拟化技术，提高硬件资源的利用率，增强系统的灵活性和可扩展性。VMware可以对虚拟机进行管理、监控和保护。借助 VMware 可以搭建系统所需的虚拟 Hadoop 环境。

2.2 Django 框架

本课题旨在设计和实现一个基于 Django 大数据平台的酒店价格数据分析与可视化系统。Django是一个高效、灵活的 Python Web 框架，能够轻松处理大规模的数据操作和管理。在酒店价格数据分析中，我们需要对海量的销售数据进行存储、查询和分析，而 Django 的 ORM（对象关系映射）功能可以让我们通过简单的 Python 代码与数据库交互，从而实现数据的高效管理和操作。Django 具有良好的可扩展性和灵活性，可以根据需求进行定制开发。实际开发中可能需要实现各种复杂的数据处理逻辑和业务逻辑，而 Django 提供了丰富的插件和扩展机制，可以方便地扩展其功能，满足我们的特定需求。

2.3 Hadoop、Hive 和 Spark 技术

Hadoop 是一个分布式存储和计算框架，能够有效地处理大规模数据的存储和管理。在酒店价格分析中，我们需要处理来自各种渠道的海量销售数据，而 Hadoop 的分布式文件系统符合存储系统所需数据的需求，并通过 MapReduce 等计算模型进行分布式计算，从而实现数据的快速处理和分析。

Hive 提供了类似于 SQL 的查询语言，使得我们可以通过简单的 SQL 查询语句对存储在 Hadoop上的数据进行分析。在课题中，我们可能需要对销售数据进行复杂的查询和聚合操作，而 Hive 的查询引擎可以帮助我们轻松地实现这些操作，提取出我们需要的信息。Spark 作为一种快速、通用的集群计算引擎，具有内存计算和迭代计算的优势，能够更高效地处理迭代式的数据分析任务。Hadoop、Hive 和 Spark 等大数据技术在酒店价格数据可视化课题中具有不可替代的作用，它们提供了处理和分析大规模数据的能力，为我们深入挖掘销售数据、实现数据可视化提供了强大的支持。

2.4 sqoop

Sqoop 是一个数据迁移的工具。Sqoop 可以实现不同数据系统之间的数据交互，为分析数据提供有力的数据支持。

3 基于 hive 的酒店价格数据可视化分析系统设计需求分析

3.1 功能需求

基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统利用 Hadoop 大数据处理平台，对采集到的酒店价格数据进行存储、查询与分析，并通过可视化手段呈现分析结果，帮助用户更好地理解酒店价格变化趋势，制定有效的市场策略。数据存储与管理：系统应能够支持大量酒店价格数据的存储，包括酒店基本信息、价格数据、用户评价等。数据应能够按照特定规则进行分区和索引，以提高查询效率。数据导入与导出：系统应提供数据导入功能，支持从多种来源（如 CSV 文件、数据库等）导入酒店价格数据。同时，应支持数据导出功能，方便用户将分析结果导出为报表或图表。数据查询与分析：系统应提供丰富的查询和分析功能，如按地区、时间、酒店类型等维度进行筛选和聚合分析。可视化展示：利用指标数据进行直观的可视化界面，将分析结果以图表、表格等形式展示给用户。可视化界面应支持交互操作，如缩放、筛选、下钻等，方便用户深入探索数据。

3.2 可行性分析

（1） 技术可行性

Hive 建立在 Hadoop 框架上，通过 HQL 语言实现数据查询分析。它可以通过访问直接存储在HDFS 或其他数据存储系统使用 Spark 作为执行引擎。所以，Hive 符合设计系统所需要的的数据计算。Django 是一个高效、灵活的 Python Web 框架，能够轻松处理大规模的数据操作和管理。在酒店价格数据分析中，我们需要对海量的数据进行存储、查询和分析，而 Django 的 ORM（对象关系映射）功能可以让我们通过简单的 Python 代码与数据库交互，从而实现数据的高效管理和操作。Django 具有良好的可扩展性和灵活性，可以根据需求进行定制开发。实际开发中可能需要实现各种复杂的数据处理逻辑和业务逻辑，而 Django 提供了丰富的插件和扩展机制，可以方便地扩展其功能，满足我们的特定需求。

（2） 经济可行性

酒店行业是一个巨大的市场，对于价格数据的分析和可视化有着迫切的需求，通过分析和可视化酒店价格数据，酒店经营者可以更好地了解市场趋势，优化定价策略，提高收益，因此该系统具有广阔的市场前景。酒店预订平台和在线旅游网站也是本课题开发系统的潜在客户，愿意支付费用获取相关数据服务和用户付费群体。经济可行性主要体现在其潜在商业利润和成本效益上。系统的设计开发和后期维护可能需要一定的人力物力投入，相对于潜在的商业利润来说，这些成本是可以接受的。技术可行性分析：

（3） 操作可行性分析

本课题开发的系统用户界面，设计简洁直观，用户能够轻松理解和操作系统中的各项功能，包括了对数据可视化结果的交互性设计，让用户能够灵活地进行数据探索和分析。作为一个实际应用系统，具备高可靠性和稳定性，在大数据量和高并发访问的情况下能够正常运行，并且及时处理异常情况，提供良好的用户体验。

4 基于 hive 的酒店价格数据可视化分析系统设计

4.1 总体框架

为满足功能需求本系统设为 3 个主要功能模块分别是数据采集模块，数据仓库模块，数据可视化与用户交互模块。

系统总体框架中的数据采集层是整个系统的基础，负责从各种数据源中获取酒店价格数据，并进行数据清洗和整合，以供后续的数据处理和可视化使用。数据处理层使用 Hive 数据仓库和 MySQL数据库来存储和管理采集到的酒店价格数据，Hive 的列式存储特性能够有效地处理大规模数据集，同时支持 SQL 查询，便于数据的检索和分析，数据可视化服务层用于将存储的数据信息经过可视化技术呈现到前端页面，给用户提供相应服务。

4.2 数据采集模块设计

数据源是数据采集的来源，本课题选择的数据源是线上的携程酒店网，该数据源提供了丰富的酒店价格信息，包括不同地区、不同时间段的酒店价格、房型、预订情况等。网络爬虫是实现数据自动化采集的关键技术，它可以模拟用户的浏览行为，从网页中提取出所需的数据。在系统的前期准备中，根据预先定义的规则和策略编写爬虫脚本，自动地访问数据源的网站，抓取页面上的酒店价格数据。在数据清洗阶段，系统会对采集到的原始数据根据需求进行清洗和处理，去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等操作，以确保数据的一致性和准确性。可视化服务层将提供直观的数据可视化功能，包括图表、词云等，使用户能够直观地理解数据分析结果。

4.3 Hive 数据仓库模块设计

Hive 数据库作为数据仓库，负责存储数据采集层获取的酒店价格数据的任务，利用 Hive 的分布式存储机制，系统可以将数据分散存储在多个节点上，实现数据的分布式存储和管理，提高系统的扩展性和容错性。酒店价格数据以表的形式存储在 Hive 中，每个表对应一个特定的数据集，包含了酒店的地址、价格等信息，表的结构包括了各个字段的定义和数据类型，以及数据的分区信息。在系统中，只有经过授权的用户才能访问和操作系统中的 Hive 数据库，确保数据不被非法篡改和泄露，提供了稳定、高效和安全的数据基础，为后续的数据分析和可视化操作提供了强大的支持。

4.4 数据可视化与用户交互模块设计

数据可视化与用户交互设计是该系统的关键组成部分，它从 Hive 数据库中获取的酒店价格数据以友好、简洁明了的方式呈现给用户，并提供灵活的交互功能，使用户能够深入探索数据、进行自定义分析，并获得有价值的见解。使用各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等，帮助用户直观地发现数据之间的关联、趋势和规律，从而做出更准确的决策。如图4.3。

（1） 数据可视化的设计

数据可视化大屏是基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统中的重要组成部分，通过搭建数据可视化大屏，我们可以将丰富的酒店数据以直观、易于理解的方式展示给用户，帮助用户获取全局的数据概览和洞察。通过在大屏上展示各种图表、图形和数据指标，用户可以一目了然地了解数据的整体情况，并从中发现潜在的问题。

合理的大屏布局能够提供良好的用户体验。我们可以将大屏划分为多个区域，每个区域展示不同的图表或数据指标。可以根据数据的重要性和关联性将各个区域进行排列，并确保布局的整体美观和逻辑性。根据需求和目标，选择合适的图表类型来展示数据。通过柱状图或雷达图比较不同酒店的价格水平，帮助用户快速识别价格较低或较高的酒店，并了解竞争对手的制定价格的形势。用户可以根据自身特定的条件和具体的市场需求调整自己的价格定价，提高竞争力和盈利能力。数据可视化大屏应该能够实时更新数据，以保持数据的最新性和准确性。可以通过定时任务或与后端数据接口的实时通信来获取最新的数据，并将其更新到大屏上的图表和数据指标中。通过合理的设计和开发，数据可视化大屏可以成为酒店价格可视化分析系统中的关键组件，为用户提供全面的数据概览和洞察。用户可以通过大屏快速了解数据的整体情况，了解酒店的服务质量和口碑声誉，并根据这些洞察做出相应的决策和调整。数据可视化大屏不仅提高了用户的数据分析能力，还为酒店业务的发展提供了有力的支持。

（2） 用户交互模块设计

为了方便系统的管理和使用，设立管理员页面来管理用户和权限的界面，数据抓取页面负责更新数据，设置登录系统界面保证系统发安全性。

5 数据采集模块实现

5.1 数据来源选取

针对酒店价格数据可视化分析系统的数据采集模块在实现时，第一步需要确定的是数据源。我们选择的数据源来自第三方携程旅游网站。该数据源内包含了非常丰富的酒店数据，比如各种类型的酒店信息和价格数据，能够为系统提供充分的数据支持。

5.2 数据抓取

数据抓取是数据采集的核心步骤，它直接决定了系统能否及时获取到数据源内的数据，我们采用了 Python 编程语言结合网络爬虫库 request 和 BeautifulSoup 来实现数据抓取功能。编写针对携程旅游网上酒店信息的爬虫程序，我们可以模拟真实用户在网页上的操作，自动化地批量抓取所需的数据。

查看前端页面中的源码，我们可以获取页面中的 Json 格式的数据存放在 HTML 的具体标签位置，同时需要对前端 HTML 的代码结构进行解析，通过层层解析的方式直到获取指定字段的数据。为了提高数据抓取的效率和稳定性，选择使用多线程和代理 IP 等技术手段，确保数据的及时性和完整性，网络爬虫的核心实现代码段如下：

5.3 数据清洗

由于数据源的多样性和复杂性，采集到的原始数据往往存在着各种问题，例如数据格式不统一、缺失值、异常值等。因此，在将数据存入数据仓库之前，需要进行数据清洗和预处理。我们设计了一系列的数据清洗规则和算法，对采集到的数据根据情况进行筛选、删除重复的数据、将格式转换为统一格式，确保数据的质量和可用性。同时，我们还采用了数据可视化的方式来直观地展示数据清洗的效果，帮助用户了解数据的准确性和完整性，我们将整理后的数据存入 csv 文件中，如下图所示：

6 Hive 数据仓库模块实现

6.1 Hive 数据仓库搭建

数据仓库是整个系统的核心，在设计 Hive 数据仓库之前，首先需要对数据模型进行设计，针对酒店信息，我们设计了包含酒店名称、地址、评分等属性的维度表；而针对价格数据，我们设计了包含酒店 ID、日期、价格等属性的事实表。通过这样的设计，我们可以将酒店信息和价格数据进行关联，实现多维度的数据分析和查询。接下来就是将原始数据导入到 Hive 中，需要先执行一下代码，进行 hadoop 的环境配置，然后再关闭防火墙，防止无法访问应用的端口情况出现。

完成以上的文件和命令配置后，打开浏览器即可访问到 Hadoop 的页面，说明我们已经正确配置了Hadoop 环境，能够正常使用。如图6.1

6.2 数据导入

在本课题的系统中，数据导入主要通过外部 MySQL 数据库中的表功能实现，我们将采集到的原始数据以字符串的格式上传到 MySQL 的数据库中，为了保证数据的质量和一致性，我们还需要进行数据转换和清洗。对日期格式进行统一化、对缺失值进行填充、对异常值进行处理等。这些数据转换和清洗操作通过使用 Hive 中的 CASE 语句、JOIN 操作等实现。实现的代码片段如下所示：

处理后的数据存储进 MySQL 的数据表内，在数据库的表中存储的数据信息如下图所示：数据备份是保障数据安全和可靠性的重要手段，它可以防止数据丢失或损坏，保证系统的稳定运行。在我们的系统中，可以使用 Hive 的 EXPORT 命令或 HDFS 的快照功能来实现数据备份。同时，还可以定期进行数据备份，并将备份数据存储在安全的地方，以防止意外情况发生时进行数据恢复。

7 数据可视化与用户交互模块实现

7.1 数据展示页面实现

（1） 大数据系统页面

系统页面展示是实现大数据展示的关键部分。该系统包含多个面板，用于展示各种相关的重要统计数据和指标。包含以下数据展示：

1、城市酒店数量分布面板：展示了不同城市的酒店数量分布情况，以饼图形式呈现。用户可以通过查看饼图中各个扇形的比例来了解各个城市的酒店数量占比情况，从而快速了解市场格局和城市间的竞争情况。

2、酒店评分分布面板：展示了酒店评分的分布情况，以折线图形式呈现。用户可以通过查看折线图的走势了解不同评分段的酒店数量变化情况，从而了解市场中服务质量较好或较差的酒店比例，为用户选择酒店提供参考。

3、价格趋势面板：展示了不同时间段内酒店价格的趋势变化情况，以折线图形式呈现。用户可以通过查看折线图的走势了解价格的波动情况，包括季节性变化、节假日影响等，帮助用户选择合适的入住时间和避开价格高峰期。

4、价格平均分布面板：展示了价格在不同房型和时间段的平均分布情况，以波浪图形式呈现。用户可以通过查看波浪图的形状了解价格的分布规律，帮助用户选择合适的房型和入住时间，实现价格优化和性价比最大化。

7.2 用户交互模块实现

（1） 用户登录页面

登录系统界面是用户进入酒店价格可视化分析系统的。用户在该界面输入有效的用户名和密码进行身份验证，以获得访问系统的权限。登录系统界面通的设计，包括输入框、登录按钮和忘记密码等功能。该界面的目的是确保只有授权用户能够访问系统，从而确定数据的安全性和机密性。如图7.2

（2） 首页界面

首页界面是用户进入系统后首先看到的界面，其中包含了用饼图统计的城市酒店数量分布图。通过这个图表，用户可以一目了然地了解各个城市的酒店数量分布情况，快速选择感兴趣的城市进行进一步的查询和分析。如图7.3

（3） 爬取酒店数据管理界面

爬取酒店数据管理界面提供了对酒店数据进行管理和查询的功能。用户可以在界面上查看和编辑酒店的基本信息，包括酒店名称、类型、地址、价格、评论数、评价、评分、评级、所在城市等，并可以进行相关的数据筛选和导出操作，方便用户进行数据分析和报告生成。

（4） 管理员管理界面

管理员管理界面是系统管理员用来管理系统用户和权限的界面。管理员可以在该界面进行用户账户管理、权限设置、角色分配、任务管理等操作。界面通常包含用户列表、权限管理选项和操作按钮等功能，以方便管理员对用户账户和系统访问权限进行有效的管理和控制

8 系统测试

进入这一关键环节，意味着系统的编码和功能实现阶段已画上圆满的句号。接下来的任务，便是根据需求对系统进行检测，即开展系统测试。这一步骤至关重要，不可或缺。因为在编程过程中会有遗漏。这些错误难以完全避免，但通过及时的测试，我们能够及时发现并纠正程序中的隐患，进而大幅减少实际运行时可能出现的问题。测试的意义不仅在于发现错误，更在于预防潜在的风险。通过测试，我们可以尽早地识别并修复问题，从而避免在软件上线后遭遇更严重的故障和损失。这不仅能够节约大量的后期修复成本，更能够确保软件的稳定性和可靠性，提升用户体验。因此，及时测试、及时发现问题并解决，是提升开发效率、确保软件质量的关键所在。在软件开发生命周期的每个阶段，我们都应该保持高度的警觉和专注，认真完成每一项任务，确保软件从始至终都保持着高质量的水准。只有这样，我们才能为用户带来更加稳定、高效、便捷的件体验。

8.1 功能测试

通过设计一些数据检验基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统的功能是否根据预定进行数据输出，以此检验系统功能是否合格。接下来进行用户登录，修改密码的检测。

（1） 登录功能测试

酒店价格数据可视化分析系统提供的服务是给从该网站授权过的用户使用的，其他无关用户是无法进入的，登录功能就是检验访问者是否是符合要求的用户，及时将不符合要求的用户拒之门外。以此保证系统安全。这里以管理员身份进行检测，测试的内容见下表。

酒店价格数据可视化分析系统在面对正确的账号，不匹配的密码时，会有相应的反馈，其反馈结果见下图。

（2） 修改密码测试

这个功能的设置目的是加强系统的安全性能，可更改的密码赋予操作员更大的自由，降低泄露的概率。测试的实验结果见下表。本系统在面对登记错误的旧密码信息时，有相应的反馈提示，见下图。

8.2 测试结果

经过测试，酒店价格数据可视化分析系统的功能没有问题，测试的功能可以在用户合法的操作下正常运行。从酒店价格数据可视化分析系统性能的角度来看，本系统可以长时间运行，并且设置有提前的错误反馈机制应对用户的误操作行为。

结论

通过本课题的研究与设计，成功地实现了基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统，该系统为酒店管理者提供了强大的数据支持和决策参考，帮助他们更好地了解市场动态、优化价格策略、提升服务质量，实现了酒店经营的科学化和智能化。在本文的研究中，首先对系统的背景和意义进行了深入分析，明确了基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统对中小规模酒店的重要意义。随后，对系统的研究内容和方法进行了详细介绍，包括相关技术的选择和系统的设计思路。在系统设计和实现过程中，充分利用了 Django 框架、Hadoop、Hive 和 Spark 技术等先进技术，实现了系统的各项功能和模块，并通过数据采集和预处理等步骤，为系统提供了充分的数据支持。在系统的具体实现中，设计了包括报考价格信息表、房型信息表、地理位置信息表、用户信息表、预定信息表、评分信息表等六张数据库表，每张表都有明确定义的字段和关系，为系统的功能实现奠定了坚实的基础。同时，我们还设计了相关功能界面，包括首页界面、爬取酒店数据管理界面、管理员管理界面等，为用户和管理员提供了方便快捷的操作和管理界面。通过系统的实现和应用，验证了系统的可行性和有效性，为酒店管理者提供了直观、清晰的数据分析和可视化功能，帮助他们更好地了解市场动态、优化价格策略、提升服务质量。同时，发现了系统在实际应用中的一些问题和不足之处，为系统的进一步完善和优化提供了重要的参考和建议。综上所述，基于 Hive 的酒店价格数据可视化分析系统具有重要的实际应用价值和发展前景，我们将继续努力改进和完善系统，为酒店管理者提供更加优质、便捷的数据分析和决策支持服务，为酒店经营的科学化和智能化做出更大的贡献。

参考文献

[1] 李倩. H 酒店客房动态收益管理定价研究[D]. 广西大学, 2020.

[2] ASRA A S, PEIMAN G. Pricing strategies for online hotel searching: a fuzzy inference system procedure[J]. Kybernetes, 2023, 52: 4913-4936.

[3] 迟殿委. 旅游酒店大数据分析平台的设计与实现[J]. 无线互联科技, 2022, 19: 89-92+98.

[4] 胡雪洁. 基于 Hive 的电商数据分析平台的实现与应用[D]. 汕头大学, 2021.

[5] 文宇辰. 酒店客房定价影响因素分析[D]. 东北财经大学, 2021.

[6] 时合生, 曾威. 基于 Hadoop 框架的酒店用户数据分析系统的设计与实现[J]. 现代经济信息, 2019: 297-298.

[7] ARFAOUI N. A new process for healthcare big data warehouse integration[J]. International Journal of Data Mining, Modelling and Management, 2023, 15: 240-254.

[8] RAMOS C M, MARTINS D J, SERRA F, et al. Framework for a Hospitality Big Data Warehouse: The Implementation of an Efficient Hospitality Business Intelligence System[J]. International Journal of Information Systems in the Service Sector (IJISSS), 2017, 9: 27-45.

[9] MARRIOTT K. The Golden Age of Data Visualization:How Did We Get Here?[M]. CRC Press, 2024.

[10] 范萌, 常志军, 钱力, 等. 面向结构化篇级科技文献数据治理的高性能分布式计算框架研究[J]. 情报杂志, 2024, 43: 182-189+121.

[11] 储亚青. 基于机器学习的武汉市酒店定价模型研究[D]. 华中师范大学, 2020.

[12] 党宇, 姚伟伟. 基于数据挖掘技术的电力营销分析系统的设计[J]. 自动化应用, 2023, 64: 175-177.

[13] 万晓楠, 蔺雪竹, 董光顺, 等. 大数据、云计算及中台技术在能源企业门户项目模板化的设计应用[J]. 当代化工, 2024, 53(01): 242-246. DOI: 10.13840/j.cnki.cn21-1457/tq.2024.01.044.

[14] 蔡青. 基于大数据技术的高校资助工作精准化平台设计与实现[J]. 中国新技术新产品, 2024(02): 48-50. DOI: 10.13612/j.cnki.cntp.2024.02.026.

[15] 李翔宇, 李文凯, 霍世童. 基于数据可视化的酒店信息共享和分析平台的设计与开发[J]. 软件, 2023, 44(04): 68-70.