摘要

本文基于Django框架和Hive技術，設計和實現了一種酒店價格數據可視化分析系

統，旨在為酒店管理者提供直觀、清晰的數據洞察和決策支持。在研究中，首先深入分

析了酒店價格數據可視化分析系統的背景和意義，認識到對于酒店行業而言，準確把握

市場價格動態和用戶評價反饋至關重要。隨后，詳細介紹了系統的研究內容和方法，包

括相關技術的選擇和系統的設計思路。通過利用Django框架、Hadoop、Hive和Spark技

術等先進工具，設計系統的數據庫結構，并進行數據采集和預處理，為系統的后續實現

奠定了基礎。在系統的具體實現過程中，設計了數據庫表，為系統的功能實現提供了支

持。同時，我們設計了相關功能界面，如首頁界面、爬取酒店數據管理界面、管理員管

理界面等，為用戶和管理員提供了便捷的操作和管理界面。通過系統的實現和應用，驗

證了系統的可行性和有效性，為酒店管理者提供了直觀、清晰的數據分析和可視化功能。

關鍵詞：HIVE,數據分析，數據可視化

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

目錄

1 緒論

1.1研究背景

1.2國內外研究現狀

1.3研究意義

1.4研究內容

1.5應用價值

2 核心工具和理論

2.1 VMware

2.2 Django框架

2.3 Hadoop、Hive和Spark技術

2.4 sqoop

3基于hive的酒店價格數據可視化分析系統設計需求分析

3.1功能需求

3.2可行性分析

4基于hive的酒店價格數據可視化分析系統設計

4.1總體框架

42數據采集模塊設計

4.3Hive數據倉庫模塊設計

4.4數據可視化與用戶交互模塊設計

5數據采集模塊實現

5.1數據來源選取

5.2數據抓取

5.3數據清洗

6Hive數據倉庫模塊實現

6.1Hive數據倉庫搭建

6.2數據導入

7數據可視化與用戶交互模塊實現

7.1數據展示頁面實現

7.2用戶交互模塊實現

8系統測試

8.1功能測試

8.2測試結果

1緒論

1.1研究背景

在當今數字化時代，酒店行業正日益受到信息技術的影響，特別是在數據處理和分析方面。隨著互聯網的發展和在線預訂的普及，酒店行業產生了大量的價格數據，這些數據不僅包括酒店的定價信息，還包括季節性變化、地理位置、酒店設施、評價等多方面的信息。同時酒店的定價直接決定酒店的利潤，如何有效地利用這些數據，提升酒店的運營效率和市場競爭力成為了酒店管理者面臨的挑戰之一。

隨著大數據技術的發展，Hi作為一種分布式數據倉庫，具有高擴展性和高容錯性的特點，成為了處理大規模數據的重要工具之一。通過將H與數據可視化技術結合，可以實現對大規模酒店價格數據的快速分析和可視化展示，幫助酒店管理者更好地了解市場動態，優化定價策略，提升服務質量。

在當今數字化時代，酒店行業的數據處理和分析已成為學術界和業界關注的熱點之一。國內外學者和研究機構在酒店價格數據分析和可視化方面進行了大量的研究，取得了一系列有價值的成果。本節將對國內外相關研究現狀進行梳理和分析，為本研究提供理論支持和借鑒。

1.2國內外研究現狀

1. 國外研究現狀

國外學者在大數據數據分析方面進行了廣泛而深入的研究，針對酒店價格數據的特點和應用需求，研究者提出了多種數據分析方法和模型，包括時間序列分析、回歸分析、聚類分析、關聯規則挖掘等。這些方法在不同場景下得到了有效的應用，為本課題的提供了多樣化的數據分析工具和技術支持。數據可視化作為一種直觀、直觀的數據表達方式，被廣泛應用于各個領域，包括金融、醫療、教育等。研究者設計了各種可視化圖表和界面，如折線圖、散點圖、熱力圖等，幫助酒店管理者更好地理解和分析價格數據，優化營銷策略和服務質量。隨著大數據技術的不斷發展和普及，其在酒店行業的應用已經涉及到數據采集、存儲、處理、分析等多個環節。研究者提出了多種基于大數據技術的酒店管理和營銷方法，如個性化推薦系統、奧情監測系統、智能客房管理系統等，為酒店行業的數字化轉型和升級提供了新思路和解決方案。

(2)國內研究現狀

在國內，大型的酒店擁有自己的數據分析管理系統，但是大部分酒店依托第三方平臺，沒有屬于自己的數據分析系統。同時，一些學者和研究人員已經大數據數據分析方面進行了研究和開發。比如在酒店價格因素方面上使用機器學習的方法來分析酒店價格因素與酒店本身詞條的相關性，學者提出了一種基于Hadoop酒店價格數據倉庫的設計方案并利用數據挖掘和數據可視化技術對酒店價格數據進行處理和分析。該系統能夠實現價格趨勢分析、價格影響因素分析等功能，為酒店管理者提供決策支持。還有一部分學者基于個性化推薦系統、輿情監測系統、智能客房管理系統等，為酒店行業的數字化轉型和升級提供了新思路和解決方案。

(3)國內外研究現狀的總結

目前國內外研究仍存在一些不足之處。對于大規模酒店價格數據的處理和分析能力有待提升，尤其是在處理實時數據和多源數據方面存在挑戰。現有的數據可視化技術在展示效果和用戶體驗方面有待改進，需要更加注重用戶需求和交互設計。大數據技術與酒店業務的深度融合仍面臨著技術和管理層面的挑戰，需要進一步加強跨學科研究和實踐探索。

1.3 研究意義

本課題的研究目的在于設計并實現基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統，目的是為了解決酒店行業面臨的數據處理和分析難題，提升酒店管理者對市場動態的了解和把握能力，進而優化經營策略、提高競爭力，解決酒店行業面臨的數據規模龐大、結構復雜的問題。[13]隨著互聯網的發展，酒店產生的數據呈現爆炸式增長趨勢，包括價格、預訂量、評價等多維度信息。傳統的數據處理方法已無法滿足對大規模數據的高效處理需求，而 Hive 作為一種分布式數據倉庫，能夠有效地存儲和處理大規模數據，提供了一種解決方案

通過數據可視化技術，將龐大的酒店價格數據轉化為直觀、易懂的可視化圖表，幫助酒店管理者從海量數據中快速發現規律和趨勢。傳統的數據分析方法往往需要繁瑣的數據處理和統計，而數據可視化技術能夠以直觀的方式展現數據，使用戶更容易理解和分析數據，提高決策效率。

通過設計和實現基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統，可以為其他酒店提供類似的解決方案，推動整個行業的信息化進程，提升酒店管理水平和服務質量，滿足消費者個性化需求，推動酒店行業向智能化、數字化方向發展。

1.4 研究內容

本課題的研究內容主要包括數據采集與處理、Django 框架的設計與搭建、Hive 數據庫設計與管理以及可視化界面設計與開發。通過這些內容的研究與實現，我們能夠構建一個全面、高效的酒店價格數據可視化分析系統。我們將利用 Django 框架搭建一個可靠、安全、易于維護的大數據平臺，用于存儲、管理和分析酒店價格數據。通過 Django 框架提供的 ORM（對象關系映射）功能，我們能夠方便地進行數據庫操作和數據模型設計，實現數據的高效存儲和查詢。通過多種渠道收集酒店價格數據，通過爬蟲技術從多個酒店預訂網站獲取酒店價格數據，包括酒店名稱、地理位置、價格、評價等信息。隨著數據采集源的增加，數據量呈指數級增長，因此需要進行數據清洗和預處理，包括數據去重、缺失值處理、異常值檢測等，確保數據的質量和完整性。需要設計一個合理的數據庫結構，以存儲和管理各類銷售數據。數據庫的設計應考慮到數據的關聯性和查詢效率，同時也要注重數據的安全性和可擴展性。我們還將設計和開發一套直觀、易用的可視化界面。通過可視化界面，我們能夠將復雜的酒店價格數據以圖表、圖形等形式展示出來，使決策者和市場從業人員能夠直觀地了解數據的含義和趨勢。通過這些內容的研究與實現，我們能夠構建一個全面、高效的酒店價格數據可視化系統，為決策者和市場從業人員提供一個直觀、易用的工具和平臺，促進市場的健康發展和可持續增長。

1.5 應用價值

Hive 作為大數據處理工具, 能夠高效地整合和管理酒店價格數據。無論是從多個來源獲取的數據, 還是歷史積累的數據,Hive 都能提供強大的存儲和計算能力, 確保數據的準確性和完整性。通過對酒店價格數據的可視化分析，可以清晰地看出價格隨時間變化的趨勢。這對于酒店業者來說，有助于制定更合理的定價策略，以應對市場變化；對于消費者來說，也能幫助他們選擇性價比更高的住宿方案。基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統不僅提高了數據處理和分析的效率，而且為酒店業者提供了全面的市場洞察和決策支持，具有顯著的應用價值。

本課題旨在設計和實現基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統，通過收集、清洗、存儲和分析大規模酒店價格數據，利用數據可視化技術將分析結果直觀地展示給用戶，為酒店管理者提供決策支持和市場預測，同時也為學術界提供了一個新的研究方向。通過對酒店價格數據進行深入分析，可以幫助酒店管理者發現價格波動的規律和趨勢，預測市場需求的變化，調整定價策略，提高酒店的收益和客戶滿意度。此外，該系統還可以為消費者提供更加智能化的酒店選擇服務，根據個人需求和預算推薦合適的酒店，提升用戶體驗。

因此，本課題具有重要的理論和實踐意義。通過研究和實踐，將 Hive 技術與酒店價格數據可視化分析相結合，不僅可以推動酒店行業的信息化進程，還可以為大數據和可視化技術在其他領域的應用提供參考和借鑒。

2 核心工具和理論

2.1 VMware

VMware、利用虛擬化技術，提高硬件資源的利用率，增強系統的靈活性和可擴展性。VMware可以對虛擬機進行管理、監控和保護。借助 VMware 可以搭建系統所需的虛擬 Hadoop 環境。

2.2 Django 框架

本課題旨在設計和實現一個基于 Django 大數據平臺的酒店價格數據分析與可視化系統。Django是一個高效、靈活的 Python Web 框架，能夠輕松處理大規模的數據操作和管理。在酒店價格數據分析中，我們需要對海量的銷售數據進行存儲、查詢和分析，而 Django 的 ORM（對象關系映射）功能可以讓我們通過簡單的 Python 代碼與數據庫交互，從而實現數據的高效管理和操作。Django 具有良好的可擴展性和靈活性，可以根據需求進行定制開發。實際開發中可能需要實現各種復雜的數據處理邏輯和業務邏輯，而 Django 提供了豐富的插件和擴展機制，可以方便地擴展其功能，滿足我們的特定需求。

2.3 Hadoop、Hive 和 Spark 技術

Hadoop 是一個分布式存儲和計算框架，能夠有效地處理大規模數據的存儲和管理。在酒店價格分析中，我們需要處理來自各種渠道的海量銷售數據，而 Hadoop 的分布式文件系統符合存儲系統所需數據的需求，并通過 MapReduce 等計算模型進行分布式計算，從而實現數據的快速處理和分析。

Hive 提供了類似于 SQL 的查詢語言，使得我們可以通過簡單的 SQL 查詢語句對存儲在 Hadoop上的數據進行分析。在課題中，我們可能需要對銷售數據進行復雜的查詢和聚合操作，而 Hive 的查詢引擎可以幫助我們輕松地實現這些操作，提取出我們需要的信息。Spark 作為一種快速、通用的集群計算引擎，具有內存計算和迭代計算的優勢，能夠更高效地處理迭代式的數據分析任務。Hadoop、Hive 和 Spark 等大數據技術在酒店價格數據可視化課題中具有不可替代的作用，它們提供了處理和分析大規模數據的能力，為我們深入挖掘銷售數據、實現數據可視化提供了強大的支持。

2.4 sqoop

Sqoop 是一個數據遷移的工具。Sqoop 可以實現不同數據系統之間的數據交互，為分析數據提供有力的數據支持。

3 基于 hive 的酒店價格數據可視化分析系統設計需求分析

3.1 功能需求

基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統利用 Hadoop 大數據處理平臺，對采集到的酒店價格數據進行存儲、查詢與分析，并通過可視化手段呈現分析結果，幫助用戶更好地理解酒店價格變化趨勢，制定有效的市場策略。數據存儲與管理：系統應能夠支持大量酒店價格數據的存儲，包括酒店基本信息、價格數據、用戶評價等。數據應能夠按照特定規則進行分區和索引，以提高查詢效率。數據導入與導出：系統應提供數據導入功能，支持從多種來源（如 CSV 文件、數據庫等）導入酒店價格數據。同時，應支持數據導出功能，方便用戶將分析結果導出為報表或圖表。數據查詢與分析：系統應提供豐富的查詢和分析功能，如按地區、時間、酒店類型等維度進行篩選和聚合分析。可視化展示：利用指標數據進行直觀的可視化界面，將分析結果以圖表、表格等形式展示給用戶。可視化界面應支持交互操作，如縮放、篩選、下鉆等，方便用戶深入探索數據。

3.2 可行性分析

（1） 技術可行性

Hive 建立在 Hadoop 框架上，通過 HQL 語言實現數據查詢分析。它可以通過訪問直接存儲在HDFS 或其他數據存儲系統使用 Spark 作為執行引擎。所以，Hive 符合設計系統所需要的的數據計算。Django 是一個高效、靈活的 Python Web 框架，能夠輕松處理大規模的數據操作和管理。在酒店價格數據分析中，我們需要對海量的數據進行存儲、查詢和分析，而 Django 的 ORM（對象關系映射）功能可以讓我們通過簡單的 Python 代碼與數據庫交互，從而實現數據的高效管理和操作。Django 具有良好的可擴展性和靈活性，可以根據需求進行定制開發。實際開發中可能需要實現各種復雜的數據處理邏輯和業務邏輯，而 Django 提供了豐富的插件和擴展機制，可以方便地擴展其功能，滿足我們的特定需求。

（2） 經濟可行性

酒店行業是一個巨大的市場，對于價格數據的分析和可視化有著迫切的需求，通過分析和可視化酒店價格數據，酒店經營者可以更好地了解市場趨勢，優化定價策略，提高收益，因此該系統具有廣闊的市場前景。酒店預訂平臺和在線旅游網站也是本課題開發系統的潛在客戶，愿意支付費用獲取相關數據服務和用戶付費群體。經濟可行性主要體現在其潛在商業利潤和成本效益上。系統的設計開發和后期維護可能需要一定的人力物力投入，相對于潛在的商業利潤來說，這些成本是可以接受的。技術可行性分析：

（3） 操作可行性分析

本課題開發的系統用戶界面，設計簡潔直觀，用戶能夠輕松理解和操作系統中的各項功能，包括了對數據可視化結果的交互性設計，讓用戶能夠靈活地進行數據探索和分析。作為一個實際應用系統，具備高可靠性和穩定性，在大數據量和高并發訪問的情況下能夠正常運行，并且及時處理異常情況，提供良好的用戶體驗。

4 基于 hive 的酒店價格數據可視化分析系統設計

4.1 總體框架

為滿足功能需求本系統設為 3 個主要功能模塊分別是數據采集模塊，數據倉庫模塊，數據可視化與用戶交互模塊。

系統總體框架中的數據采集層是整個系統的基礎，負責從各種數據源中獲取酒店價格數據，并進行數據清洗和整合，以供后續的數據處理和可視化使用。數據處理層使用 Hive 數據倉庫和 MySQL數據庫來存儲和管理采集到的酒店價格數據，Hive 的列式存儲特性能夠有效地處理大規模數據集，同時支持 SQL 查詢，便于數據的檢索和分析，數據可視化服務層用于將存儲的數據信息經過可視化技術呈現到前端頁面，給用戶提供相應服務。

4.2 數據采集模塊設計

數據源是數據采集的來源，本課題選擇的數據源是線上的攜程酒店網，該數據源提供了豐富的酒店價格信息，包括不同地區、不同時間段的酒店價格、房型、預訂情況等。網絡爬蟲是實現數據自動化采集的關鍵技術，它可以模擬用戶的瀏覽行為，從網頁中提取出所需的數據。在系統的前期準備中，根據預先定義的規則和策略編寫爬蟲腳本，自動地訪問數據源的網站，抓取頁面上的酒店價格數據。在數據清洗階段，系統會對采集到的原始數據根據需求進行清洗和處理，去除重復數據、處理缺失值、統一數據格式等操作，以確保數據的一致性和準確性。可視化服務層將提供直觀的數據可視化功能，包括圖表、詞云等，使用戶能夠直觀地理解數據分析結果。

4.3 Hive 數據倉庫模塊設計

Hive 數據庫作為數據倉庫，負責存儲數據采集層獲取的酒店價格數據的任務，利用 Hive 的分布式存儲機制，系統可以將數據分散存儲在多個節點上，實現數據的分布式存儲和管理，提高系統的擴展性和容錯性。酒店價格數據以表的形式存儲在 Hive 中，每個表對應一個特定的數據集，包含了酒店的地址、價格等信息，表的結構包括了各個字段的定義和數據類型，以及數據的分區信息。在系統中，只有經過授權的用戶才能訪問和操作系統中的 Hive 數據庫，確保數據不被非法篡改和泄露，提供了穩定、高效和安全的數據基礎，為后續的數據分析和可視化操作提供了強大的支持。

4.4 數據可視化與用戶交互模塊設計

數據可視化與用戶交互設計是該系統的關鍵組成部分，它從 Hive 數據庫中獲取的酒店價格數據以友好、簡潔明了的方式呈現給用戶，并提供靈活的交互功能，使用戶能夠深入探索數據、進行自定義分析，并獲得有價值的見解。使用各種類型的圖表，如折線圖、柱狀圖、餅圖等，幫助用戶直觀地發現數據之間的關聯、趨勢和規律，從而做出更準確的決策。如圖4.3。

（1） 數據可視化的設計

數據可視化大屏是基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統中的重要組成部分，通過搭建數據可視化大屏，我們可以將豐富的酒店數據以直觀、易于理解的方式展示給用戶，幫助用戶獲取全局的數據概覽和洞察。通過在大屏上展示各種圖表、圖形和數據指標，用戶可以一目了然地了解數據的整體情況，并從中發現潛在的問題。

合理的大屏布局能夠提供良好的用戶體驗。我們可以將大屏劃分為多個區域，每個區域展示不同的圖表或數據指標。可以根據數據的重要性和關聯性將各個區域進行排列，并確保布局的整體美觀和邏輯性。根據需求和目標，選擇合適的圖表類型來展示數據。通過柱狀圖或雷達圖比較不同酒店的價格水平，幫助用戶快速識別價格較低或較高的酒店，并了解競爭對手的制定價格的形勢。用戶可以根據自身特定的條件和具體的市場需求調整自己的價格定價，提高競爭力和盈利能力。數據可視化大屏應該能夠實時更新數據，以保持數據的最新性和準確性。可以通過定時任務或與后端數據接口的實時通信來獲取最新的數據，并將其更新到大屏上的圖表和數據指標中。通過合理的設計和開發，數據可視化大屏可以成為酒店價格可視化分析系統中的關鍵組件，為用戶提供全面的數據概覽和洞察。用戶可以通過大屏快速了解數據的整體情況，了解酒店的服務質量和口碑聲譽，并根據這些洞察做出相應的決策和調整。數據可視化大屏不僅提高了用戶的數據分析能力，還為酒店業務的發展提供了有力的支持。

（2） 用戶交互模塊設計

為了方便系統的管理和使用，設立管理員頁面來管理用戶和權限的界面，數據抓取頁面負責更新數據，設置登錄系統界面保證系統發安全性。

5 數據采集模塊實現

5.1 數據來源選取

針對酒店價格數據可視化分析系統的數據采集模塊在實現時，第一步需要確定的是數據源。我們選擇的數據源來自第三方攜程旅游網站。該數據源內包含了非常豐富的酒店數據，比如各種類型的酒店信息和價格數據，能夠為系統提供充分的數據支持。

5.2 數據抓取

數據抓取是數據采集的核心步驟，它直接決定了系統能否及時獲取到數據源內的數據，我們采用了 Python 編程語言結合網絡爬蟲庫 request 和 BeautifulSoup 來實現數據抓取功能。編寫針對攜程旅游網上酒店信息的爬蟲程序，我們可以模擬真實用戶在網頁上的操作，自動化地批量抓取所需的數據。

查看前端頁面中的源碼，我們可以獲取頁面中的 Json 格式的數據存放在 HTML 的具體標簽位置，同時需要對前端 HTML 的代碼結構進行解析，通過層層解析的方式直到獲取指定字段的數據。為了提高數據抓取的效率和穩定性，選擇使用多線程和代理 IP 等技術手段，確保數據的及時性和完整性，網絡爬蟲的核心實現代碼段如下：

5.3 數據清洗

由于數據源的多樣性和復雜性，采集到的原始數據往往存在著各種問題，例如數據格式不統一、缺失值、異常值等。因此，在將數據存入數據倉庫之前，需要進行數據清洗和預處理。我們設計了一系列的數據清洗規則和算法，對采集到的數據根據情況進行篩選、刪除重復的數據、將格式轉換為統一格式，確保數據的質量和可用性。同時，我們還采用了數據可視化的方式來直觀地展示數據清洗的效果，幫助用戶了解數據的準確性和完整性，我們將整理后的數據存入 csv 文件中，如下圖所示：

6 Hive 數據倉庫模塊實現

6.1 Hive 數據倉庫搭建

數據倉庫是整個系統的核心，在設計 Hive 數據倉庫之前，首先需要對數據模型進行設計，針對酒店信息，我們設計了包含酒店名稱、地址、評分等屬性的維度表；而針對價格數據，我們設計了包含酒店 ID、日期、價格等屬性的事實表。通過這樣的設計，我們可以將酒店信息和價格數據進行關聯，實現多維度的數據分析和查詢。接下來就是將原始數據導入到 Hive 中，需要先執行一下代碼，進行 hadoop 的環境配置，然后再關閉防火墻，防止無法訪問應用的端口情況出現。

完成以上的文件和命令配置后，打開瀏覽器即可訪問到 Hadoop 的頁面，說明我們已經正確配置了Hadoop 環境，能夠正常使用。如圖6.1

6.2 數據導入

在本課題的系統中，數據導入主要通過外部 MySQL 數據庫中的表功能實現，我們將采集到的原始數據以字符串的格式上傳到 MySQL 的數據庫中，為了保證數據的質量和一致性，我們還需要進行數據轉換和清洗。對日期格式進行統一化、對缺失值進行填充、對異常值進行處理等。這些數據轉換和清洗操作通過使用 Hive 中的 CASE 語句、JOIN 操作等實現。實現的代碼片段如下所示：

處理后的數據存儲進 MySQL 的數據表內，在數據庫的表中存儲的數據信息如下圖所示：數據備份是保障數據安全和可靠性的重要手段，它可以防止數據丟失或損壞，保證系統的穩定運行。在我們的系統中，可以使用 Hive 的 EXPORT 命令或 HDFS 的快照功能來實現數據備份。同時，還可以定期進行數據備份，并將備份數據存儲在安全的地方，以防止意外情況發生時進行數據恢復。

7 數據可視化與用戶交互模塊實現

7.1 數據展示頁面實現

（1） 大數據系統頁面

系統頁面展示是實現大數據展示的關鍵部分。該系統包含多個面板，用于展示各種相關的重要統計數據和指標。包含以下數據展示：

1、城市酒店數量分布面板：展示了不同城市的酒店數量分布情況，以餅圖形式呈現。用戶可以通過查看餅圖中各個扇形的比例來了解各個城市的酒店數量占比情況，從而快速了解市場格局和城市間的競爭情況。

2、酒店評分分布面板：展示了酒店評分的分布情況，以折線圖形式呈現。用戶可以通過查看折線圖的走勢了解不同評分段的酒店數量變化情況，從而了解市場中服務質量較好或較差的酒店比例，為用戶選擇酒店提供參考。

3、價格趨勢面板：展示了不同時間段內酒店價格的趨勢變化情況，以折線圖形式呈現。用戶可以通過查看折線圖的走勢了解價格的波動情況，包括季節性變化、節假日影響等，幫助用戶選擇合適的入住時間和避開價格高峰期。

4、價格平均分布面板：展示了價格在不同房型和時間段的平均分布情況，以波浪圖形式呈現。用戶可以通過查看波浪圖的形狀了解價格的分布規律，幫助用戶選擇合適的房型和入住時間，實現價格優化和性價比最大化。

7.2 用戶交互模塊實現

（1） 用戶登錄頁面

登錄系統界面是用戶進入酒店價格可視化分析系統的。用戶在該界面輸入有效的用戶名和密碼進行身份驗證，以獲得訪問系統的權限。登錄系統界面通的設計，包括輸入框、登錄按鈕和忘記密碼等功能。該界面的目的是確保只有授權用戶能夠訪問系統，從而確定數據的安全性和機密性。如圖7.2

（2） 首頁界面

首頁界面是用戶進入系統后首先看到的界面，其中包含了用餅圖統計的城市酒店數量分布圖。通過這個圖表，用戶可以一目了然地了解各個城市的酒店數量分布情況，快速選擇感興趣的城市進行進一步的查詢和分析。如圖7.3

（3） 爬取酒店數據管理界面

爬取酒店數據管理界面提供了對酒店數據進行管理和查詢的功能。用戶可以在界面上查看和編輯酒店的基本信息，包括酒店名稱、類型、地址、價格、評論數、評價、評分、評級、所在城市等，并可以進行相關的數據篩選和導出操作，方便用戶進行數據分析和報告生成。

（4） 管理員管理界面

管理員管理界面是系統管理員用來管理系統用戶和權限的界面。管理員可以在該界面進行用戶賬戶管理、權限設置、角色分配、任務管理等操作。界面通常包含用戶列表、權限管理選項和操作按鈕等功能，以方便管理員對用戶賬戶和系統訪問權限進行有效的管理和控制

8 系統測試

進入這一關鍵環節，意味著系統的編碼和功能實現階段已畫上圓滿的句號。接下來的任務，便是根據需求對系統進行檢測，即開展系統測試。這一步驟至關重要，不可或缺。因為在編程過程中會有遺漏。這些錯誤難以完全避免，但通過及時的測試，我們能夠及時發現并糾正程序中的隱患，進而大幅減少實際運行時可能出現的問題。測試的意義不僅在于發現錯誤，更在于預防潛在的風險。通過測試，我們可以盡早地識別并修復問題，從而避免在軟件上線后遭遇更嚴重的故障和損失。這不僅能夠節約大量的后期修復成本，更能夠確保軟件的穩定性和可靠性，提升用戶體驗。因此，及時測試、及時發現問題并解決，是提升開發效率、確保軟件質量的關鍵所在。在軟件開發生命周期的每個階段，我們都應該保持高度的警覺和專注，認真完成每一項任務，確保軟件從始至終都保持著高質量的水準。只有這樣，我們才能為用戶帶來更加穩定、高效、便捷的件體驗。

8.1 功能測試

通過設計一些數據檢驗基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統的功能是否根據預定進行數據輸出，以此檢驗系統功能是否合格。接下來進行用戶登錄，修改密碼的檢測。

（1） 登錄功能測試

酒店價格數據可視化分析系統提供的服務是給從該網站授權過的用戶使用的，其他無關用戶是無法進入的，登錄功能就是檢驗訪問者是否是符合要求的用戶，及時將不符合要求的用戶拒之門外。以此保證系統安全。這里以管理員身份進行檢測，測試的內容見下表。

酒店價格數據可視化分析系統在面對正確的賬號，不匹配的密碼時，會有相應的反饋，其反饋結果見下圖。

（2） 修改密碼測試

這個功能的設置目的是加強系統的安全性能，可更改的密碼賦予操作員更大的自由，降低泄露的概率。測試的實驗結果見下表。本系統在面對登記錯誤的舊密碼信息時，有相應的反饋提示，見下圖。

8.2 測試結果

經過測試，酒店價格數據可視化分析系統的功能沒有問題，測試的功能可以在用戶合法的操作下正常運行。從酒店價格數據可視化分析系統性能的角度來看，本系統可以長時間運行，并且設置有提前的錯誤反饋機制應對用戶的誤操作行為。

結論

通過本課題的研究與設計，成功地實現了基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統，該系統為酒店管理者提供了強大的數據支持和決策參考，幫助他們更好地了解市場動態、優化價格策略、提升服務質量，實現了酒店經營的科學化和智能化。在本文的研究中，首先對系統的背景和意義進行了深入分析，明確了基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統對中小規模酒店的重要意義。隨后，對系統的研究內容和方法進行了詳細介紹，包括相關技術的選擇和系統的設計思路。在系統設計和實現過程中，充分利用了 Django 框架、Hadoop、Hive 和 Spark 技術等先進技術，實現了系統的各項功能和模塊，并通過數據采集和預處理等步驟，為系統提供了充分的數據支持。在系統的具體實現中，設計了包括報考價格信息表、房型信息表、地理位置信息表、用戶信息表、預定信息表、評分信息表等六張數據庫表，每張表都有明確定義的字段和關系，為系統的功能實現奠定了堅實的基礎。同時，我們還設計了相關功能界面，包括首頁界面、爬取酒店數據管理界面、管理員管理界面等，為用戶和管理員提供了方便快捷的操作和管理界面。通過系統的實現和應用，驗證了系統的可行性和有效性，為酒店管理者提供了直觀、清晰的數據分析和可視化功能，幫助他們更好地了解市場動態、優化價格策略、提升服務質量。同時，發現了系統在實際應用中的一些問題和不足之處，為系統的進一步完善和優化提供了重要的參考和建議。綜上所述，基于 Hive 的酒店價格數據可視化分析系統具有重要的實際應用價值和發展前景，我們將繼續努力改進和完善系統，為酒店管理者提供更加優質、便捷的數據分析和決策支持服務，為酒店經營的科學化和智能化做出更大的貢獻。

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