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摘 要：疫情防控期间,处于上升发展期的酒店行业受到了严重的冲击,酒店企业在疫情影响下,经济损失惨重,经济发 展陷入新困局。酒店企业急需采取危机应对措施缓解疫情对酒店经营带来的影响,同时需减低顾客对酒店在品质、信息安全、 监管等领域的顾虑,推动地方经济复兴,本文以疫情对国内行业整体影响状况出发,借助大数据、可视化技术分析新时代下顾 客如何选择最佳旅游点,酒店如何提升服务质量,完善信息管理、疫情防控机制。
关键词：酒店业,可视化技术,Python,自动化脚本
Design and Development of Hotel Information Sharing and Analysis Platform
Based on Data Visualization
LI Xiangyu1. LI Wenkai2. HUO Shitong3
(1.Guangdong Vocational College of Science and Technology, Zhuhai Guangdong 519090;2.Guangzhou Institute of
Software, Guangzhou Guangdong 510000;3.Guangzhou Xinhua University, Guangzhou Guangdong 510000)
【Abstract】： During the epidemic prevention and control period, the hotel industry, which is in an upward trend, has been severely impacted. Under the influence of the epidemic, hotel companies have suffered heavy economic losses and economic development has fallen into a new predicament. Hotel companies urgently need to take crisis response measures to alleviate the impact of the epidemic on hotel operations. At the same time, they need to reduce customers' concerns about hotels in the fields of quality, information security, epidemic prevention measures, and supervision, so as to promote local economic revival. Starting from the impact of the situation, using big data and visualization technology to analyze how customers choose the best tourist spots in the new era, how hotels can improve service quality, and improve information management and epidemic prevention and control mechanisms.
【Key words】： hotel industry;visualization technology;Python;automated scripting
1 现状分析
我国现代酒店行业起步于改革开放以后,先后经 历了中外合资的高速发展阶段、供需失衡的停滞回落 阶段、旅游业推动的恢复上升阶段以及整合转型阶段。 经过 40 余年的发展,我国酒店行业已经形成了高中低 端供给全覆盖的发展格局。2018 年 , 中国境内游客达 55.4 亿人次, 总花费 5.1278 万亿元 ;入境游客 14.120 万人次, 收入 1.271 亿美元, 增长 2.9%(以上数据均来自国家统计局)。随着全面建成小康社会持续推进, 旅游已经成为人民群众日常生活的重要组成部分,我国 旅游业进入大众旅游时代,成为全球第四大旅游国家。 另一方面,随着国内经济快速发展,商务出行用户异军 突起,占整个出行比重的四成,从规模上看已经和度假 旅行相差无几。
疫情防控期间,人员被大量限制流动,国内的实体 经济行业受到了严重冲击,酒店旅游业也被抑制了消费活力。虽然当前国内已经做好了各级防控措施,但是国 内外疫情的整体形势,依旧对国内酒店业经营状况产生 持续影响。因此,酒店企业务应针对疫情时期带来的经 营困局,积极采取应对措施。
对于消费者而言,入住信息不对称、投诉无门、个 性化推荐考虑不全等各种影响,加剧了消费者分享欲望 的减低和酒店粘性减低 [1] ;而对酒店企业而言,则希望 获取消费者真实需求信息,有效调整自身酒店结构,提 升酒店盈利水平。
目前针对酒店信息监管问题,我们在京东上调取了 酒店行业的数据,运用了可视化的技术,完成了一个酒 店信息管理系统,然后把有关的数据集中在大屏幕上展 示,为大家的决定提供大力支持。
2 系统设计
2.1 系统总体设计
酒店信息共享和分析平台 ( 以下简称“酒店分析平 台”) 包括后台的数据分析和前端的可视化两部分。其 中,作为核心的数据监控,包括 6 个部分,分别是数据 采集、数据清洗、数据存储、数据迁移、数据分析、自 定义预警等,在项目中主要通过 Python 来实现。前端 展示是关键,可视化展示包括针对消费者个性化酒店推 荐驾驶舱,针对酒店企业的等级酒店分析驾驶舱、酒店 管理与投资分析驾驶舱、广告端分析驾驶舱等。整体采 用为 B/S 架构,便于用户浏览,如图 1 所示。
项目开发的酒店分析平台在于服务酒店企业和普通 消费者。管理端借助大数据与可视化技术,进行酒店运 营分析、广告精准投送、异常信息监管、品牌分析,提 升酒店经营竞争力 ;消费者端借助精准推送算法根据 ( 消费者喜好、地区的好评率、人流率、密集程度等 )[2] 进行个性化驾驶舱生成,同时以图片化、动态文字交互 形式吸引消费者评论与反馈,并通过酒店官方介绍与回 复形式增强顾客粘性。
2.2 系统流程设计
本系统流程设计如图 2 所示, 主要包括首先获取酒 店信息数据 ( 主要依据京东数据 ), 其次通过自动化脚 本技术实时更新、数据预处理,接着进行数据清洗、二 次处理、数据传递,最后将数据转化为图表大屏展示, 通过图形处理、计算机视觉效果的设计等手段转化为平面、立体、动画等形式对数据进行展示。
3 模块设计及实现
3.1 系统整体技术模块设计
本系统的设计选用 Python 爬虫与预处理、SHELL 自 动化脚本、Hadoop 分布式文件系统 HDFS、MapReduce 数据清洗与二次处理、Hive 数据仓库存储、Sqoop 数据 传递与转化、MySQL 数据库存储、ECharts 数据可视化 等多种技术配套使用。通过 ECharts 等技术,实现了 可个性化定制,交互性良好的数据可视化图表 [3]。
3.2 系统整体功能模块设计
3.2.1 数据获取与实时更新
本项目的数据来源主要于京东酒店行业数据,通过编 写爬虫程序自动获取酒店的数据, 并将爬取到的数据上传 到 HDFS。同时编写自定义定时脚本,通过在 Linux 服 务端使用定时调度工具 Crontab 设置每天凌晨 12 点运 行自定义的 SHELL 自动化更新脚本,实现对数据的爬 取、清洗、处理、传递、分析到最终的可视化展示。
3.2.2 数据清洗、处理
将上传到 HDFS 上的数据利用 MapReduce 进行清 洗、二次处理,对相关字段使用 Word 分词器分词,剔除 缺失的、无用的、异常的字段与数据,完成数据过滤。
3.2.3 数据迁移与存储
读取 HDFS 的数据到 Hive 数据仓库中,在 Hive中做简单数据操作后,在 MySQL 完成建库建表操作, 通过 Sqoop 命令设置数据编码等参数,使得 Hive 与 MySQL 可以完成数据迁移工作且避免数据不兼容问题。
3.2.4 数据可视化
最后就是数据可视化,通过 ECharts 技术开源的 特点,实现交互良好 , 可用性高,可高度个性化定制的 数据可视化图表,并发布到各类展示设备,通过挑选不 同的图表组件,生成合适的可视化结果后,在大屏中进 行展示。如图 3、图 4 所示。
4 结语
本项目针对酒店行业数据进行智能分析,爬取全国 50 个重点城市酒店行业数据,经清洗、挖掘后可视化, 从酒店等级、数量、价位、用户反馈、评分等多角度切 入, 使用 Web 方式开放访问,准确、美观、生动、清 晰、直观展示国内酒店行业发展现状,揭示地区差异。
用数据说话,一方面为旅游业管理官方提供一份客 观、翔实的分析报告,帮助管理者制定相关政策促进酒 店行业发展,优化当地酒店行业结构,促进当地经济发 展 ;另一方面让酒店经营者通过形象化大数据分析,认 识到自身的差距和不足,有针对性地提升酒店居住体验 和品质 ;最后为消费者直观展示酒店可视化信息,了解 酒店情况,让消费者能够更好地选择满足自身需求的酒 店,提高消费者出行住宿体验。
对于酒店未来的发展,管理者需持续分析未来市场 的形势,找到合适自己的发展方向,对内需要加强管 理,对外开拓新的业务,开源节流,降低酒店运行成 本,这样才能更好的发展,提高经营效益。我们相信没 有一个冬天不可以逾越,没有一个春天不会到来,加油。
参考文献
[1] 王芹,张晶敏.基于网络文本分析的酒店竞争力研究[J].中国 集体经济,2022(4):55-56.
[2] 马桂真,彭霞.基于酒店评论大数据的游客评论主题挖掘与情 感分析— 以北京五星级酒店为例[J].北京联合大学学报,2021. 35(2):58-68.
[3] 吴晓伟,龙青云,易艳红,等.数据可视化素养量表设计研究 [J].情报杂志,2022.41(7):181-188.
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