航空数据
当前话题为您枚举了最新的 航空数据。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
航空旅客
航空旅客
数据挖掘
5
2024-04-30
Java航空订票系统
Java飞机票务管理系统
SQLServer
3
2024-05-31
航空票务预订系统
介绍了一个综合航空票务预订系统,涵盖了程序代码、数据库设计及其功能特点。系统支持机票预订、退订功能,并区分普通用户和管理员登陆权限。
SQLServer
5
2024-07-20
航空预订系统需求概述
详细描述航空预订系统的功能和技术要求,以确保系统能够高效运行和满足用户需求。涵盖了系统的安全性、用户界面设计、票务管理等关键方面。通过清晰的技术要求和功能说明,确保系统开发和实施过程中的顺利进行。
SQLServer
2
2024-07-16
航空公司推特评价数据集
该数据集包含推特用户对某航空公司的评论数据,可用于进行情感分析,探索公众对该航空公司的情感倾向。
Hadoop
2
2024-05-21
全球航空公司数据表格SQL文件
数据包含: 航空公司中文名, 英文名, 所属地区, 三字码, IATA二字码等字段,logo字段目前无值,未整理,另有状态和默认机场等字段,适合直接使用。此外,还有其他机场、港口等SQL数据可获取。
MySQL
0
2024-11-03
航空管理系统 VB 源代码
将子目录拷贝到硬盘,使用 Visual Basic 打开程序。
在每个子目录的 sql 目录中,打开后缀名为 .sql 的文件,然后将其复制到 SQL Server 2000 的查询分析器中。执行后即可生成所需的数据库结构。
Access
5
2024-05-25
东方航空利用MongoDB的实际案例
MongoDB在东方航空的应用实践经验
MongoDB
2
2024-07-24
基于航空公司数据的损失预警模型构建
SASchampion2017介绍了基于航空公司数据的损失预警模型,包括损失概率模型和客户画像。以58,954条经过数据预处理的航空客户数据为例,利用分类和聚类技术进行客户损失预测和价值细分。先进行了客户损失预测,使用了决策树、随机森林和梯度提升树进行训练和评估,并比较了它们的分类性能。结果显示,基于Boosting算法的分类器表现更佳,错误率更低。对变量的使用分析表明,最后一次飞行至观察窗口结束时间、第二年总机票价格和最大飞行间隔对预测客户流失具有重要贡献。随后,采用k-medoids聚类对非损失和损失客户进行了分组。
数据挖掘
2
2024-07-23
航空售票管理信息系统课题
航空售票管理信息系统
该系统适用于各类航空售票机构,包括公司、中心和售票点,提供以下功能:
客户信息管理:维护客户资料和购票记录,以及乘机人详细信息。
数据分析:统计分析客户累计购票情况,辅助业务决策。
高效操作:支持自动编号、快速查询、任意条件组合查询等功能,提高工作效率。
人员管理:管理送票员、业务员和操作员,并设置权限控制和密码保护。
业绩考核:通过电话号码快速定位客户并记录购票明细,可用于考核业务员业绩。
报表生成:制作各种客户资料报表和购票统计报表,表格格式灵活可扩展。
系统优势
信息整合:集中管理客户信息和购票数据,避免信息分散和重复录入。
业务提升:通过数据分析和业绩考核,促进业务发展和服务质量提升。
安全可靠:权限控制和密码保护机制确保系统安全可靠。
操作便捷:界面友好,功能实用,易于操作。
统计分析
7
2024-04-30