大数据分析角度长租酒店管理系统的设计与开发

 

第 6 章  系统测试 

  为了提高软件质量，开发人员在软件开发前做了认真的需求分析和详细设计。尽管如此在软件的真正实施过程中，依然会暴露出或多或少的错误。在系统软件正式投入市场前，尽全力找出并修改程序中的所有错误，是系统测试的根本目的。 

6.1 系统测试概述 

  系统测试是执行程序中的所有命令，然后找出程序执行过程中所产生的所有错误的过程，它是软件投入使用前的必经过程。经过认真的系统测试后，软件才能在使用中更好的实现预期目标，达到预期效果。因此，系统测试要根据系统的分析需求，逐条验证测试软件系统是否达到要求[51]。 程序员在在进行软件产品测试时，可以根据具体情况选择黑盒测试法或白盒测试法[52]。其中黑盒测试又称功能测试，适用于软件功能比较明确的测试环境；白盒测试又称结构测试，适用于对软件内部工作过程比较明确的测试环境中。 

结   论 

  本文围绕酒店管理系统的设计与开发，进行了大量的研究与实验工作。为了使系统最大限度的满足实际需求，本文采取理论研究与实际需求性结合的方式，从多方面展开工作。 首先，本文通过多方面的数据搜索和实地考证，对国内外的酒店管理系统发展现状做了深入的调查研究。通过调查研究明确了系统开发的方向和意义。 其次，根据市场调查数据对系统的需求做了详细的分析。根据需求明确了软件需要实现的功能，以及功能实现需要使用的开发环境、框架、编写语言、数据库等。 在系统设计工作中，本文以顾客的整个行程为主线重点设计了会员登录、客房预订、会员订单查询、房源管理、订单管理、会员个人中心管理、用户管理等模块。然后对模块的实现做了大量的编码工作。经过详细的系统测试，本系统实现了所有的预期功能。 本文的创新性成果在于数据的预测算法。在运营数据预测部分使用了运筹学中的加权平均值预测算法，它是将预测对象的历史数据按照时间顺序加以排列，然后通过数理统计算法进行处理，将得出的结果对事物的发展趋势进行预测。 将使用加权平均数预测法对历史数据进行预测后，得出的预测数据进行分析后发现，当同期数据不存在递进现象时，预测结果是较为准确的，反之则与实际值差距较大。在实际情况下，当连续几年的同期数据呈现递增或递减现象时，那么下一年的同期数据一般也会相应的递增或递减。而在具体的预测结果中发现当连续几年的同期数据呈现递增时，预测结果反而出现了降低，连续几年的同期数据呈现递减时，预测结果反而出现了增高。通过对多家同类酒店的实地调查得知，当同期数据中顾客数量出现递增或递减的现象时，那么接下来一年的同一个月份的顾客数量也会出现相应的递增或递减现象。在房间使用量、营业收入方面也有同样的规律。因此在做数据预测时完全用加权平均值预测法是不能得出较为有效的预测值的。这时就需要对预测方法做一个数学模型，在这个模型中将加权平均值预测法与其他的预测方法结合使用，以便于弥补加权平均值预测法的不足之处。本人设计了两种预测方法来配合加权平均值预测法对数据进行预测。第一种方法：平均增长率求值预测法。本方法将同期数据汇总后，找出有递进规律的数据，对这些数据先计算出每一年的增长率，然后求出连续几次的平均增长率，最后以最近一次数据为基数以平均增长率作为预测增长率得出预测结果。第二种方法：加权平均增长率求值预测法。鉴于酒店经营的时代性特点，给增长率加权值也是非常必要的。本方法将同组数据汇总后找出具有递进规律的数据，先计算出每一年的增长率，然后给增长率加适当的权值，加权值后求出连续几次的平均增长率，暂且定义为“加权平均增长率”。最后以最近一次数据为基数，以加权平均增长率作为预测增长率求出预测结果。将三种算法的预测结果进行对比分析后，发现随着算法的更新，数值的准确率也在不断提高。通过加权平均增长率结合加权平均数法得出的预测数据已经与真实数据相差无几。由此可见通过这种算法对顾客数量的预测是完全可行的，预测结果也是很有价值的。