军队医疗服务大数据交互式统计分析关键技术研究
| 英文缩略词表 | 第1-7页 |
| 中文摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 1 概述 | 第12-22页 |
| ·军队医疗服务大数据交互式统计分析的背景及意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究目的及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究发展与现状 | 第14-17页 |
| ·统计软件 | 第14-15页 |
| ·关系型数据库 | 第15页 |
| ·数据仓库和商务智能 | 第15-16页 |
| ·大数据技术和工具 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究方法和技术路线 | 第18-20页 |
| ·研究方法 | 第18-19页 |
| ·技术路线 | 第19-20页 |
| ·研究成果 | 第20-22页 |
| 2 勤务需求分析 | 第22-29页 |
| ·军队医疗服务大数据交互式统计相关概念 | 第22-23页 |
| ·军队医疗服务大数据范畴及特征 | 第23-24页 |
| ·军队医疗服务大数据来源及范畴 | 第23-24页 |
| ·军队医疗服务大数据特征 | 第24页 |
| ·军队医疗服务大数据统计指标体系框架 | 第24-27页 |
| ·功能需求及性能指标 | 第27-29页 |
| ·功能需求 | 第27页 |
| ·性能指标 | 第27-29页 |
| 3 交互式统计关键技术选型 | 第29-41页 |
| ·医疗服务大数据通用处理流程 | 第29-30页 |
| ·数据ETL技术选型 | 第30-31页 |
| ·分布式存储技术选型 | 第31-32页 |
| ·NoSQL数据库技术选型 | 第32-34页 |
| ·大数据处理平台技术选型 | 第34-38页 |
| ·Hadoop平台与MapReduce处理框架 | 第35-36页 |
| ·面向内存计算的高效处理平台Spark | 第36-38页 |
| ·大数据可视化框架技术选型 | 第38-41页 |
| 4 医疗服务大数据交互式统计平台系统设计 | 第41-58页 |
| ·系统设计原则 | 第41-42页 |
| ·平台体系架构 | 第42-47页 |
| ·外部数据ETL和存储 | 第44-45页 |
| ·多种范式数据分析和信息提取 | 第45-46页 |
| ·交互式查询请求与数据展示 | 第46-47页 |
| ·存储模型设计 | 第47-53页 |
| ·基于HDFS的非结构化存储层 | 第48-52页 |
| ·基于HBase的半结构化数据库层 | 第52-53页 |
| ·Spark内存计算存储子模块 | 第53页 |
| ·统计算法设计 | 第53-56页 |
| ·Spark SQL | 第54-55页 |
| ·DataFrame接口 | 第55-56页 |
| ·算法参数调优 | 第56页 |
| ·统计分析结果可视化展示 | 第56-58页 |
| 5 系统原型实现与验证 | 第58-79页 |
| ·开发环境及工具 | 第58页 |
| ·平台验证 | 第58-79页 |
| ·验证数据 | 第59-60页 |
| ·功能性验证 | 第60-65页 |
| ·平台性能测试 | 第65-79页 |
| 6 结论与讨论 | 第79-82页 |
| ·结论 | 第79-80页 |
| ·讨论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 文献综述 | 第86-94页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 代表性论著 | 第94-115页 |
| 作者简历 | 第115-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 附件1 计算测试用例代码（Scala语言） | 第117-124页 |
| 附件2 可视化展示用例代码（Python语言） | 第124-126页 |
