旅行社网站数据挖掘与分析实践

"旅行社网站数据分析与挖掘的论文涵盖了数据挖掘的基本流程，包括业务分析、数据仓库设计、ETL过程、多维分析模型构建、报表创建以及数据挖掘的应用。" 这篇结课论文主要探讨了如何利用数据挖掘技术对旅行社网站的数据进行深入分析。首先，业务分析是理解分析需求的关键步骤，它帮助确定需要解决的问题和预期的洞察。在这个阶段，学生需要了解旅行社的核心业务，如旅游产品的销售、客户行为模式等。 接下来，设计数据仓库是数据预处理的一个重要环节。数据仓库（TravelDW）被用来存储和组织来自旅行社网站业务系统数据库Travel和Excel的数据。维度表和事实表的设计是数据仓库的核心，维度表提供了分析的视角（如省份、城市、时间），而事实表则包含测量值（如旅游人数、收入）。报告应详细展示这些表的设计，并描绘它们之间的关联关系。 ETL（抽取、转换、加载）过程是将原始数据转化为适合分析的形式。使用SSIS（SQL Server Integration Services）工具，学生需要从不同的数据源抽取数据，然后进行清洗和格式化，最后加载到数据仓库中。 在数据仓库基础上，学生利用SSAS（SQL Server Analysis Services）构建了多维分析模型，这可能是星型或雪花模型，以支持从省份、城市和时间角度的多角度分析。例如，可以查看不同地区和时间的旅游人数和收入情况。 报表创建是数据可视化的重要部分，SSRS（SQL Server Reporting Services）被用来制作至少三个报表。这些报表结合了表格和图表，以便更直观地呈现数据。例如，第一个报表展示景点数量和价格分布，第二个报表显示职员信息并分析其学历和岗位结构，第三个报表则分析旅游人数和收入的月度趋势。 最后，数据挖掘的应用包括关联规则分析和决策树分析。关联规则分析通过设置最小支持度（这里是2）来发现游客参团景点之间的关联性，这有助于发现游客的偏好模式。决策树分析则用于预测游客是否会选择参团，这有助于旅行社优化营销策略。 这篇论文详细展示了如何运用数据挖掘技术进行旅行社网站数据分析，涵盖了从数据收集、预处理到建模和可视化的整个过程，对于理解和实践数据驱动的决策具有重要的参考价值。