以下是本计算机源码设计介绍,若对此项目感兴趣，请联系QQ：2426671765 
【运行截图请往下看】编程语言：Android、iOS、C#、Asp/Asp.net、Java、Vb、Php、Jsp、C++等
【专业优势】18年功力源码技术大神，坐阵亲临指导，远程协助包100%成功运行！
开发软件： Pycharm2023 + Python3.11 + HSG虚拟机大数据环境
开发技术：Hadoop + Hive + Sqoop + Python + Mysql + Echart
项目实现流程：数据集通过sqoop导入到hive数据库--> hive数据分析--> python直接调用hive分析结果 --> 分析结果到前端echarts实现可视化。
随着各大民宿酒店消费平台的发展，酒店平台的获客成本也在不断增加。在此情况下，基于用户数据分析来为企业经营提供决策、了解各个渠道的转化率是很有必要的。在⼤数据的不断发展下，⼤数据成为了⼀个热门的⾏业，应⽤在各个领域。⽤户⾏为分析就是其中的⼀个应⽤⽅向。另外智能设备的快速发展，⼈们的⽣活已经离不开智能设备了。⼈们花费在智能设备的⼤部分时间在民宿消费平台上⾯，⽽我们在酒店平台上浏览信息会产⽣不同的信息来反应我们的⾏为。
所以我们对海量酒店的数据进行了大数据分析，包括按照城市数量分布统计分析，按照城市和星级评分统计分析，评分分布图统计分析，酒店类型统计分析，价格趋势图分析，每个城市的平均价格分析等，分析结果采用大屏展示。
可视化访问地址：http://localhost:9103/
管理员账号密码： admin/admin
照片名称：1大数据分析基于Hive民宿酒店分析系统HQL查询代码
照片名称：2python链接hive数据库代码
照片名称：3民宿酒店分析首页展示效果图
照片名称：4民宿酒店分析大屏展示效果
照片名称：5民宿信息分页查询
照片名称：6大数据hive分析的底层任务调度日志
照片名称：7Linux虚拟机中hive命令管理数据库
照片名称：8后台管理员登录
照片名称：9管理员登录后首页
照片名称：10后台民宿信息管理
照片名称：11后台民宿信息编辑
照片名称：12后台城市信息管理
照片名称：13也支持mysql数据源分析
以上是本计算机源码设计介绍,若对此项目感兴趣，请联系QQ：2426671765
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