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基于Hadoop的软包印刷设备售后数据研究与分析

摘要第3-4页
abstract第4页
1 绪论第9-13页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
        1.2.1 Hadoop大数据分析平台现状第10页
        1.2.2 大数据技术在售后维修数据分析方面的应用第10-11页
    1.3 主要研究内容第11-12页
    1.4 论文组织结构第12-13页
2 课题相关技术综述第13-19页
    2.1 Hadoop集群简介第13-16页
        2.1.1 Hadoop框架核心第13-15页
        2.1.2 Hive数据仓库技术第15-16页
    2.2 其他关键技术第16-17页
    2.3 本章小结第17-19页
3 系统总体设计第19-29页
    3.1 需求分析第19-20页
        3.1.1 印企现实需求第19页
        3.1.2 业务需求及目标第19-20页
    3.2 分析系统总体设计第20-22页
        3.2.1 系统总体设计第20-21页
        3.2.2 架构详细设计第21-22页
    3.3 售后数据分析设计第22-28页
        3.3.1 总体分析流程设计第22-23页
        3.3.2 印刷设备售后维修数据参数分析第23-26页
        3.3.3 印刷设备售后维修数据预处理第26-28页
    3.4 本章小结第28-29页
4 售后数据分析第29-42页
    4.1 统计分析第29-31页
        4.1.1 客户分析第29页
        4.1.2 产品销售与维修分析第29-30页
        4.1.3 维修记录与维修配件分析第30-31页
    4.2 客户聚类分析第31-35页
        4.2.1 K-means聚类分析第31-32页
        4.2.2 客户聚类的并行化第32-33页
        4.2.3 K-means并行化实现第33-35页
        4.2.4 分析评价第35页
    4.3 产品-配件推荐分析第35-38页
        4.3.1 基于物品的协同过滤算法第35-37页
        4.3.2 基于矩阵分解的协同过滤算法第37-38页
        4.3.3 评价方法第38页
    4.4 产品-配件推荐实现第38-41页
        4.4.1 Item-CF算法并行化实现第38-39页
        4.4.2 ALS-MR算法并行化实现第39-40页
        4.4.3 结果分析第40-41页
    4.5 本章小结第41-42页
5 售后数据存储设计第42-52页
    5.1 SQL Server存储设计第42-45页
        5.1.1 逻辑设计第42-43页
        5.1.2 数据库表设计第43-45页
    5.2 Hive环境搭建第45-46页
        5.2.1 Hive 2.3.2安装配置第45-46页
        5.2.2 Sqoop的安装配置第46页
    5.3 Hive数据仓库存储设计第46-51页
        5.3.1 数据仓库模型设计第47页
        5.3.2 Hive建立RDS表第47-48页
        5.3.3 Hive建立TDS表第48-49页
        5.3.4 装载数据第49-51页
    5.4 本章小结第51-52页
6 基于Hadoop的售后数据分析平台实现第52-69页
    6.1 Hadoop集群环境部署第52-55页
        6.1.1 Hadoop集群部署规划第52-53页
        6.1.2 Hadoop环境搭建第53-55页
    6.2 系统平台实现第55-61页
        6.2.1 系统模块划分第55-59页
        6.2.2 系统功能实现第59-61页
    6.3 可视化分析实现第61-68页
        6.3.1 后台数据传输第61-62页
        6.3.2 构建可视化模型第62页
        6.3.3 可视化显示第62页
        6.3.4 分析结果展示第62-68页
    6.4 本章小结第68-69页
7 总结与展望第69-71页
    7.1 课题总结第69页
    7.2 课题创新点第69-70页
    7.3 课题存在的不足第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
硕士学位期间取得的科研成果第75页

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