| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 前言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 需求分析 | 第18-24页 |
| 2.1 应用场景分类 | 第18页 |
| 2.2 功能需求 | 第18-21页 |
| 2.2.1 数据预处理 | 第19页 |
| 2.2.2 统计分析 | 第19-20页 |
| 2.2.3 交互式统计可视化 | 第20-21页 |
| 2.2.4 系统管理 | 第21页 |
| 2.3 性能需求 | 第21-22页 |
| 2.4 其他需求 | 第22-24页 |
| 第三章 关键技术选型研究 | 第24-32页 |
| 3.1 数据预处理技术方案的选型 | 第24-29页 |
| 3.1.1 基层固定统计 | 第24-26页 |
| 3.1.2 数据中心固定统计 | 第26-27页 |
| 3.1.3 数据中心即席统计 | 第27-29页 |
| 3.2 统计分析可视化工具的选型 | 第29-32页 |
| 3.2.1 基于云的智能可视化平台 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于桌面的数据可视化软件 | 第30页 |
| 3.2.3 开源大数据分析引擎 | 第30页 |
| 3.2.4 JavaScript图表设计工具 | 第30-32页 |
| 第四章 系统设计 | 第32-44页 |
| 4.1 档案存储层——MongoDB复制集架构的应用 | 第32-34页 |
| 4.1.1 MongoDB复制集的工作流程 | 第33-34页 |
| 4.1.2 基于MongoDB复制集的军人电子健康档案数据存储 | 第34页 |
| 4.2 统计引擎层——按需求可配置切换的统计引擎设计 | 第34-39页 |
| 4.2.1 设计思想 | 第34-35页 |
| 4.2.2 基层固定统计的统计引擎设计 | 第35-37页 |
| 4.2.3 数据中心固定统计的统计引擎设计 | 第37-38页 |
| 4.2.4 数据中心即席统计的统计引擎设计 | 第38-39页 |
| 4.3 接口层——统计请求和响应的接口设计 | 第39-41页 |
| 4.3.1 统计请求和响应的流程设计 | 第39-40页 |
| 4.3.2 接口的详细设计 | 第40-41页 |
| 4.4 应用层——常用统计图表的使用设计 | 第41-44页 |
| 第五章 实现与验证 | 第44-58页 |
| 5.1 统计引擎的实现 | 第44-51页 |
| 5.1.1 基层固定统计引擎的实现 | 第44-48页 |
| 5.1.2 数据中心固定统计引擎的实现 | 第48-49页 |
| 5.1.3 数据中心即席统计引擎的实现 | 第49-51页 |
| 5.2 统计图表的实现 | 第51-53页 |
| 5.3 验证准备 | 第53-56页 |
| 5.3.1 资源准备 | 第53-54页 |
| 5.3.2 数据准备 | 第54-55页 |
| 5.3.3 内容准备 | 第55-56页 |
| 5.4 即席统计的性能验证 | 第56-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录A 模拟档案数据生成csv文件的ETL代码 | 第64-66页 |
| 附录B 即席统计测试内容的命令代码及统计结果 | 第66-72页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第72-73页 |
| 主要简历 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
