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heshxiang 2003-08-18 04:36:44
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klbt 2003-09-26
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1引言 1.1 课题背景 2020年后我国的旅游业将步入发展的黄金时段,届时电子商务和网络产业也将趋于成熟,2004年底我国网民数量已逾9 000万,网上消费市场商机无限。在这种背景下,旅游、电子商务、互联网络的迅速融合将不可避免,并创造出难以估量的价值,网络旅游将推动IT领域内互联网电子商务的迅速发展,也将为旅游业界带来新的生机。   通过技术创新转型之后的旅游电子商务网站在技术这一生产要素上的投入大大提高,使得其具备了成本优势、网络效应和束缚用户的常规效应,所有这些特征导致了收益递增的产生,其本质体现了从一种领先到进一步领先的趋势。如携程网并购国内酒店预订规模最大的北京现代运通公司成为国内最大的酒店预定业务公司,而后者是国内第一家利用800免费电话进行酒店预订的订房公司,很快规模效应开始显现,携程的月订量就猛增到15万人次,一个月仅酒店预订的交易额就有6~7千万元。 1.2 产品策略分析   旅游产品的最大特点在于其无形性和静态性,特别是其在市场经营活动中以信息形态方式表现。因此信息技术的参与对旅游业的影响重大,其中网络信息技术对旅游业的这种信息形态发展注入了新的力量。旅游业和互联网资源经技术创新后融合成的旅游网站,使传统的旅游运作方式得到极大的改善,并创造出了新的产品价值。它充分利用了网络资源的优势,互动、开放、动态、整合各地旅游资源、不受时空限制。同时还利用了电子商务的模式,通过架构在旅游商务网站平台上,使交易操作程序简便,交易环节兼并压缩,交易成本大幅节省,交易的效果也将变得非常显著。   我国现在的旅游网站良莠不齐,比较有实力的品牌网站数量不多。大多数旅游网站还仅仅局限于在网上做一些旅游产品的广告宣传介绍或是客房票务预订,商务电子化程度太低,技术创新力度不够,还不能全面涵盖游客日益增长的对吃、住、游、行等各方面的基本需求,更无法为游客提供个性化要求的旅游产品。旅游电子商务网站要扩大自身的影响力,打出自己的品牌必须要兴建起个性化自助服务的商务网站平台及覆盖面广、信息量大、可提供专业便利的全程个性服务,这才是旅游电子商务网站得以长期生存发展的根本所在。 以旅游产品销售的主要内容之一酒店客房预订为例,传统的宾馆客房预订中存在的最主要问题是不能实时向客户反映客房的订购状况。旅游电子商务网站的基于B/S的网上订房系统数据库应与其上游宾馆内部的客房管理系统数据库实现向前集成,在不改变宾馆数据库所有权的前提下实现资源共享,以便及时掌握上游客房状态数据,抹平“牛鞭效应”。旅游网站与饭店确认预订的环节实现BPR(业务流程重组),与客户的互动交流实现CRM(客户关系管理)为消费客户提供更具时效、更经济、更富特色的服务。同时旅游网站的访问量也将会因此而大幅提高,使得更多的宾馆愿与其联盟合作,随着后备客房资源变得越来越丰富,消费者的选择余地也就越加广泛,旅游网站的吸引力也就更大,访问量得以不断攀升。这是一种良性循环,旅游商务网站在技术创新的驱动下不断挖掘产品内涵,做强做大,实现收益递增。 目 录 1引言 1 1.1 课题背景 1 1.2 产品策略分析 1 1.3系统相关概念介绍 2 1.4本文的工作 3 2系统设计方案的研究 4 2.1 开发环境 4 2.2 IIS与ASP的结合 7 2.3 ASP的内部特点 8 2.4什么是ODBC 10 3系统的总体设计 11 3.1系统模块分析 11 3.2系统设计思想 11 3.3 数据库分析与设计 12 3.4系统总体方案的设计与实施 15 3.5重点功能模块介绍 17 4系统的实现 18 4.1主页面 18 4.2连接数据库方式代码 19 4.3旅游线路 19 4.3.1旅游线路的列表图 19 4.3.2旅游线路部分代码 20 4.4酒店宾馆 21 4.4.1图表 21 4.4.2 酒店宾馆预定的部分代码 21 4.5网上租车服务 23 4.5.1网上租车服务如图4-4所示 23 4.5.2网上租车服务的部分代码 24 4.6搜索服务 26 4.6.1搜索服务 26 4.6.2搜索服务部分代码 26 4.7留言板服务 29 4.7.1填写留言 29 4.7.2查看留言 30 4.7.3留言板的部分代码 30 致谢 32 参考文献 33
用户画像,作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具,用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像最初是在电商领域得到应用的,在大数据时代背景下,用户信息充斥在网络中,将用户的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将用户形象具体化,从而为用户提供有针对性的服务。还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗?帮助客户回顾一年的消费细节,包括消费能力、消费去向、信用额度等等,再根据每位客户的消费习惯,量身定制商品推荐列表……这一活动,将数据这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。这就是用户画像在电商领域的一个应用,随着我国电子商务的高速发展,越来越多的人注意到数据信息对于电商市场的推动作用。基于数据分析的精准营销方式,可以最大限度的挖掘并留住潜在客户,数据统计与分析为电商市场带来的突破不可估量。在大数据时代,一切皆可“量化”,看似普通的小小数字背后,蕴藏着无限商机,也正在被越来越多的企业所洞悉。如何从大数据中挖掘商机?建立用户画像和精准化分析是关键。什么是用户画像呢?用户画像是根据市场研究和数据,创建的理想中客户虚构的表示。创建用户画像,这将有助于理解现实生活中的目标受众。企业创建的人物角色画像,具体到针对他们的目标和需求,并解决他们的问题,同时,这将帮助企业更加直观的转化客户。用户画像最重要的一个步骤就是对用户标签化,我们要明确要分析用户的各种维度,才能确定如何对用户进行画像。用户画像建立步骤首先,基础数据收集,电商领域大致分为行为数据、内容偏好数据、交易数据,如浏览量、访问时长、家具偏好、回头率等等。而金融领域又有贷款信息,信用卡,各种征信信息等等。然后,当我们对用户画像所需要的基础数据收集完毕后,需要对这些资料进行分析和加工,提炼关键要素,构建可视化模型。对收集到的数据进行行为建模,抽象出用户的标签。电商领域可能是把用户的基本属性、购买能力、行为特征、兴趣爱好、心理特征、社交网络大致的标签化,而金融风控领域则是更关注用户的基本信息,风险信息,财务信息等等。随后,要利用大数据的整体架构对标签化的过程进行开发实现,对数据进行加工,将标签管理化。同时将标签计算的结果进行计算。这个过程中需要依靠Hive,Hbase等大数据技术,为了提高数据的实时性,还要用到Flink,Kafka等实时计算技术。最后,也是最关键的一步,要将我们的计算结果,数据,接口等等,形成服务。比如,图表展示,可视化展示。基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程,将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户画像系统,该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,具体包含:标签管理(支持动态标签扩展,动态标签指标)、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。本课程采用全新的大数据技术栈:Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大,感受时代变化的气息,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.13.0Alink1.5.0 ClickHouseDolphinSchedulerHadoopHbaseKafkaZookeeper SpringBoot2.0.8.RELEASE SpringCloud Finchley.SR2BinlogCanal MySQL MybatisVue.js、Nodejs、ElementUI 课程亮点: 1.与企业接轨、真实工业界产品2.标签化管理模块功能,支持动态标签扩展3.动态标签指标分析和维护4.Alink算法技术框架 5.大数据热门技术Flink新版本 6.主流微服务后端系统 7.数据库实时同步解决方案 8.涵盖主流前端技术VUE+NodeJS+ElementUI 9.集成SpringCloud实现统一整合方案 10.互联网大数据企业热门技术栈 11.支持海量数据的实时画像 12.支持全端实时画像 13.全程代码实操,提供全部代码和资料 14.提供答疑和提供企业技术方案咨询 

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