大数据时代港口货运统计决策支持系统研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义及目的 | 第12-13页 |
| 1.3 研究方法 | 第13页 |
| 1.4 研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-15页 |
| 2 研究现状及理论基础 | 第15-23页 |
| 2.1 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 2.2 大数据统计概述及关键技术 | 第16-18页 |
| 2.3 统计分析与预测方法 | 第18-19页 |
| 2.4 决策支持系统概述 | 第19-21页 |
| 2.4.1 决策分类和决策进程 | 第19-20页 |
| 2.4.2 决策支持系统DSS | 第20-21页 |
| 2.5 HADOOP分布式平台 | 第21-23页 |
| 2.5.1 HDFS文件系统 | 第21页 |
| 2.5.2 MapReduce并行框架 | 第21-23页 |
| 3 港口统计决策支持系统分析 | 第23-33页 |
| 3.1 系统研发目标及相关分析 | 第23-27页 |
| 3.1.1 系统研发目标 | 第23-24页 |
| 3.1.2 系统需求分析 | 第24-26页 |
| 3.1.3 系统流程分析 | 第26-27页 |
| 3.2 系统指标研究 | 第27-30页 |
| 3.2.1 港口统计指标分析 | 第27-29页 |
| 3.2.2 港口统计指标选择原则 | 第29-30页 |
| 3.2.3 港口统计指标确立 | 第30页 |
| 3.3 系统功能需求和非功能需求 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 系统数据采集和数据处理 | 第33-45页 |
| 4.1 系统数据来源 | 第33-34页 |
| 4.2 系统数据采集 | 第34-37页 |
| 4.2.1 内部数据采集 | 第34-35页 |
| 4.2.2 外部数据采集 | 第35-37页 |
| 4.3 系统数据处理及存储 | 第37-44页 |
| 4.3.1 内部数据处理 | 第37-38页 |
| 4.3.2 外部数据文本分类 | 第38-41页 |
| 4.3.3 数据整合和分布式数据存储 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 港口货运统计决策支持系统设计与实现 | 第45-69页 |
| 5.1 港口货运统计决策支持系统流程及架构 | 第45-49页 |
| 5.1.1 系统流程设计 | 第45-46页 |
| 5.1.2 系统架构设计 | 第46-49页 |
| 5.2 港口货运统计决策支持系统功能结构 | 第49-50页 |
| 5.3 港口货运统计决策支持系统设计 | 第50-54页 |
| 5.3.1 功能组件设计 | 第50-51页 |
| 5.3.2 数据存储设计 | 第51-52页 |
| 5.3.3 统计功能设计 | 第52-54页 |
| 5.4 港口货运统计决策支持系统预测建模 | 第54-57页 |
| 5.5 港口货运统计决策支持系统实现 | 第57-67页 |
| 5.5.1 数据采集功能 | 第57-62页 |
| 5.5.2 统计管理功能 | 第62-65页 |
| 5.5.3 分析预测功能 | 第65-67页 |
| 5.6 港口货运统计决策支持系统应用分析 | 第67-68页 |
| 5.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 6 总结和展望 | 第69-71页 |
| 6.1 论文总结 | 第69页 |
| 6.2 论文展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
