一、基于Web Components的报表应用及其数据挖掘（论文文献综述）
邢海龙[1]（2020）在《大数据联盟数据挖掘服务模式研究》文中认为随着社交网络、传感器技术、移动互联网技术的快速发展,数据存储量已经达到了PB级别,成为了企业乃至国家的重要性战略资源。在国家政策的积极推动下,大数据服务平台不断涌现,为满足在“数据海洋”中获取所需资源及挖掘数据背后的潜在价值奠定了良好基础。但是目前大数据服务市场还处于发展初期,发育还不够完全,在面对用户多样的数据挖掘服务需求时,单一企业在服务能力方面还存在不足。为此,以大数据产业链为依托,以提高数据挖掘服务能力和服务质量为目的,通过整合大数据产业链上、中、下游企业的资源优势、技术优势和服务优势,以联盟的组织形式为社会提供数据挖掘服务,对完善大数据服务市场起到了重要作用,大数据联盟采用的服务模式将直接影响着数据挖掘服务的质量和水平,构建符合大数据服务需求特点、有利于整合联盟成员数据资源的数据挖掘服务模式是数据企业急需解决的紧迫课题。在跟踪总结国内外大数据、大数据联盟、数据挖掘及服务模式的研究现状、发展趋势和实际应用情况的基础上,分析和界定了大数据联盟、数据挖掘服务的相关概念及特点。从合作协同视角,运用核心能力理论、协同理论、博弈理论等,揭示大数据联盟合作机理,在分析大数据联盟数据演化过程、数据挖掘层次的基础上,构建大数据联盟数据挖掘服务模式框架。在此基础上,提出了大数据联盟标准化数据挖掘服务模式、定制化数据挖掘服务模式和智能化数据挖掘服务模式。标准化数据挖掘服务是针对用户共性化需求,提供的一种数据挖掘服务。该服务模式结合用户的需求类型,将联盟通过数据挖掘获取的资源进行服务产品的封装,以数据产品的形式进行发布与交付。并依照用户对服务认知和理解的程度不同,将服务方式划分为自助式和咨询式两种服务方式,以及从售后服务、运营监管两方面,提出标准化数据挖掘服务保障。定制化数据挖掘服务是针对用户个性化需求,提供的一种数据挖掘服务。该服务模式从联盟用户需求描述、服务能力挖掘、联盟数据准备、模型构建、模型评估和服务交付几个环节,构建大数据联盟定制化数据挖掘服务过程模型,依照用户的参与程度不同,将服务方式划分为委托式和跟进式两种服务方式,并从协调管理、资源配置、协同调度三方面,提出定制化数据挖掘服务保障措施。智能化数据挖掘服务是针对用户混合型需求,进行的一种数据挖掘服务。该服务模式是融合智能决策理论和知识推理方法,从服务需求知识表示、服务智能检索、服务重用与调整、服务支付、服务知识学习与存储几个环节,构建大数据联盟智能化数据挖掘服务过程模型,将服务方式划分为智能交互的委托式和智慧协同的跟进式两种服务方式,并从多案例经验集成、群体智能两方面,提出智能化数据挖掘服务保障措施。在实证研究部分,选择中关村大数据产业联盟中,以提供数据挖掘服务为主要业务的ZWJ大数据联盟为研究对象,将本文提出的大数据联盟数据挖掘服务模式运用到实际联盟中,验证数据挖掘服务模式的科学性与合理性,并完善数据挖掘服务模式管理体系。对大数据联盟数据挖掘服务模式的研究,有利于数据资源的流通、共享和价值创造。在满足日益增长的数据挖掘服务需求的同时,充分发挥联盟的资源优势、技术优势,挖掘数据资源背后的“知识财富”。为促进我国大数据服务产业蓬勃发展,提高数据资源价值活力和数字技术创新能力具有重要作用。同时研究成果有助于丰富企业资源管理理论与服务模式理论体系,并对大数据产业发展及大数据服务应用具有重要现实指导意义。
田景海[2]（2020）在《数控车床切削参数数据挖掘技术研究》文中研究表明数控车床是目前使用较为广泛的数控机床之一,它主要用于轴类零件或盘类零件的内外圆柱面、任意锥角的内外圆锥面、复杂回转内外曲面和圆柱、圆锥螺纹等切削加工。在目前的切削加工过程中存在两大问题,第一是从事数控加工的编程人员水平参差不齐,加工质量无法保证;第二是随着切削数据量不断的增加,单单依靠机械加工手册不能对加工效果好的切削参数进行大规模再利用;机械加工技术与计算机技术结合的切削数据库,能够有效地解决以上问题并可使得切削数据具有更大的适用性。本文首先对国内外知名切削参数数据库系统的研究情况进行了系统的综述,提出本文的研究内容。其次,选取轴类零件为加工对象,借助My SQL数据库,针对各类车削参数建立了关联性数据库,将收集到的切削数据放入数据库中作为原始数据,然后使用Apriori算法,将日常生产过程中使用频繁的切削数据挖掘出来,为后续使用智能算法进行数据处理提供了原始数据。CBR（Case-based Reasoning,实例推理）算法可以将设计实例与历史实例进行匹配,匹配出的最相似实例可以为工艺制定者提供参考。为了使系统可以提供与设计实例最相似的历史实例,在CBR算法的基础上,提出了采用分级策略计算相似度的方法。该策略与传统相似度计算策略不同,在属性细化的基础上,对属性进行了分级,相似度计算是由第一级向最后一级依次进行。同时考虑了权重系数的取值问题,采用主观权重与客观权重相结合,以乘法合成法计算出的组合权重来反映各实例属性的重要程度。将分级策略应用于切削实例推理过程当中,从历史实例中检索出与设计实例最相似的实例,并将其与一般实例推理结果做了对比。分级策略使总相似度整体提高,可使各个历史实例对应的相似度差别更加明显。同时,为了补充CBR算法无法对实例库中不存在的实例进行检索或检索出的实例相似度达不到阈值要求的缺点,利用Tensor Flow机器学习框架建立了ANN（Artificial Neural Network,人工神经网络）模型,以三个切削参数作为输入变量,分别是刀具切削深度、切削速度和进给量,输出变量是表征工件表面粗糙度的三个指标,即轮廓算数平均偏差、轮廓最大高度或微观不平度十点高度。在此基础上,使用历史加工数据对神经网络进行训练,训练后的神经网络模型用于预测被加工件表面粗糙度。预测结果表明基于Tensor Flow框架的表面粗糙度预测方法具有建模方便和精度高的特点。最后,借助Pycharm IDE（Pycharm Integrated Development Environment）集成开发环境,采用B/S（Browser/Server,浏览器/服务器）架构,搭建起数控车床切削参数数据库系统,并实现了切削参数的数据挖掘、人工神经网络推理、实例匹配等功能。本文所做的工作对车削工艺的智能化编制有一定的参考价值。
许琰[3]（2019）在《基于风电场SCADA的数据综合分析系统的设计与应用》文中提出随着国家能源发展战略的部署,风力发电产业得到了快速的发展。与此同时由于风电场地理环境的特殊性,风力发电场在监控管理方面还存在着一定的问题。本文对现有监控系统的功能进一步完善,使其更能满足现代风电场的监控需求,为更进一步地实现“无人值班、少人值守、区域管理”的运维模式进行探索。随着大量风电机组的持续运行,在风电场集控中心侧形成了多源、异构、复杂、增长迅速的风电场监测大数据。传统监控系统单机处理能力不足的问题日益显现,无法有效地完成对风电场大数据的综合分析。针对现有监控系统在数据处理能力上的不足,本文借助大数据处理技术架构灵活、分布式运算的优势,开发了基于风电场SCADA的数据综合分析系统。本文借助监控系统与大数据处理技术以及云计算的结合,通过在平台上实现典型的数据挖掘算法,改善了传统监控系统数据挖掘能力不强、数据处理效率较低的状况。为挖掘风机大数据的价值,为更加高效地对风电机组进行运维管理提供了一种思路。论文首先针对风电场“无人值守、少人值守、区域管理”的运维需求,确定了该集中控制与综合分析系统的系统架构和功能模块。部署了SCADA系统的前置采集、实时库、历史库等服务器,实现了主站与子站风电机组、升压站运行设备之间的数据采集接入、监控、存储。并开发了风电场实时监控、生产运行、故障统计、数据查询等基本模块。其次,为了充分挖掘风机大数据的潜在价值,本文依托大数据处理技术设计了基于风电场SCADA的数据综合分析系统。并设计了用于实时监测风电机组运行状态的监测模型的架构、交互接口、处理流程等。最后对模型的Storm拓扑进行了设计,完成了在流式处理框架下的实现。再次,本文针对随机森林算法在风电场大数据的应用中所存在的不足进行了改进,通过改进后的K-SMOTE算法降低了非平衡数据集对算法精度的影响,通过优化节点分裂算法提升了分类精度。并基于内存式计算框架Spark实现了改进随机森林算法和Kmeans++算法的并行化。通过在分布式集群中实现并行度较高的随机森林算法,大幅提升了算法的执行效率。最后,论文阐述数据综合分析平台搭建的详细步骤。选用风电机组历史数据,在平台上测试了并行化Kmeans++算法、并行化改进随机森林算法以及状态监测模型的性能。验证了其可行性。
骆龙飞[4]（2018）在《基于BIEE营销数据分析系统的设计与优化》文中研究说明伴随着企业信息化的不断提升,中小型ERP系统的使用在企业中变得越来越普遍,信息的总量也在以惊人的速率增长。企业通过业务系统所积累的数据是十分宝贵的,但是企业如何从海量的历史数据中找到对于自身企业发展有用的知识来指导自身的经营业务,成为现行企业发展中的一个重要课题。本文以中小企业中比较关注的经营分析为例,重点研究了基于数据仓库的OLAP技术与数据图形可视化技术的结合,将两者的优势融为一体。依托企业日常ERP系统中的业务数据为基础,借助优秀的ETL抽取工具,对企业的原始数据进行整合分析,进而解决两者各自在企业应用中存在的问题,实现了提升企业日常业务分析效率的目的。本文首先对企业经营分析的需求进行了详细的了解与分析,提出了构建OLAP多维数据挖掘模型的思路,并给出了建立该模型的方案;然后研究了OLAP的分析结构、内容与方法,提出建立符合要求的数据仓库系统和ETL数据整理过程;接着在此基础上设计并实施了基于BIEE（Business Intelligence Enterprise Edition）的OLAP多维分析系统,使得企业经营的过程实现了图形可视化的展示;在整个系统原型完成后,针对系统中重要的部分提出了有目的的优化意见,并设计了相关切实可行的实现方案;最后,在系统运行过程中对影响系统的几个环节进行了充分的测试,以保证系统正常使用的完善性、准确性和正确性。该系统结构的特点是具有多个业务主题并融合了数据仓库、多维OLAP分析以及数据挖掘技术和数据可视化技术;构建了OLAP的多维数据模型,并通过开发工具弥补了BIEE中图形呆板、简易与难看的缺点。通过在企业中的实际应用,充分体现了该系统的强大功能,能够较好的为企业运行提供有力支持,满足用户在经营分析当中的实际需求。
程文生[5]（2018）在《森林资源经营管理基础平台设计与实现》文中研究表明森林不仅是地球上重要的生境之一,也是全世界陆地范围内最大的生态系统,有着“大自然的美化师”、“地球之肺”、“天然氧吧”等众多美誉。森林作为一种不可或缺的自然资源,对保持地球上的生态平衡有着至关重要的作用。目前,全球面临着越来越突出的环境、生态恶化和资源匮乏等诸多问题,人们也意识到森林资源对人类生存和发展的重要性,为了可以永续利用森林这一重要资源和实现人类的可持续发展,就需要采取更加行之有效的管理监督手段,建立一套现代化、信息化的森林资源经营管理信息系统平台就尤为紧迫,因此本文对森林资源经营管理基础平台的设计与软件实现展开研究。森林资源经营管理基础平台是在由微软公司出品的Visual Studio2010平台应用集成开发环境下采用C#面向对象高级程序设计语言,利用ArcGISEngine10.2组件式GIS技术和DevExpress第三方UI控件进行开发的。平台数据库包括Geodatabase空间数据库和SQL Sever 2008、Excel等属性数据库。森林资源经营管理基础平台实现了 GIS基础操作、森林基础数表、森林资源二类调查、森林观测数据后处理和森林经营辅助决策五大功能模块,构建了较为系统的森林资源经营管理基础业务体系。其中,GIS基础操作模块包含了数据加载、地图基础操作、属性操作、图层编辑以及图层管理等GIS相关基础功能;森林基础数表模块对应的业务功能有国家二元材积及分省一元材积计算、中国主要树种通用二元材积计算、推导形数法计算材积、立木精测建模、生物量计算和碳储量计算功能;森林资源二类调查模块主要包括森林区划、面积平差、小班建库以及利用无人机遥感影像反演林分参数的UAV遥感反演提取林分参数功能;森林观测数据后处理模块可以方便快捷的对森林资源调查的外业观测数据进行统计分析,其对应的功能有样木位置坐标计算、样地面积计算、样木径阶统计和圆形、多边形、3D角规三种样地的林分观测统计;与森林经营辅助决策模块对应的经营方法有小班经营聚类分析、无林地人工造林与间伐经营功能。该系统不仅有机地结合了森林资源空间数据、野外调查数据和其他数据,还为林业部门工作人员提供了一系列的数据处理、计算工具和森林经营辅助决策方法,满足了森林资源管理和经营的需要,实现了对森林资源一体化经营和管理。同时,对森林资源经营管理基础平台的研究和实现,进一步提升了林业信息化的水平,为森林资源管理和森林经营方案制定等工作提供了一定的科学依据。
沈仪[6]（2017）在《使用大数据技术加速通信运营商ERP系统的设计与实现》文中指出目前在通信行业,包括传统和虚拟运营商,已达到千万、亿甚至近十亿级用户数。在这个用户规模下,运营商的ERP系统面对了海量数据规模的压力。而且,通信行业的ERP系统设计上致力于提升业务流程的效率,这样才能紧密联系各职能部门,做到有效管理和统一决策。考虑到各系统间的数据交互十分复杂和频繁,希望借助大数据技术加速ERP系统的查询能力。大数据技术主要以分布式文件系统和大数据计算框架构成,并在大规模使用时需构建资源管理和资源共享能力。对于计算框架,针对不同的工作负载包括了批处理技术、流式处理技术、实时查询技术、数据挖掘技术以及搜索等方面,涵盖了通用的业务需求。但在特定的使用场景,比如通信运营商的ERP环境,需要融合上述技术,分而治之,制定合理的技术方案,使海量数据为庞大的用户群发挥出能量。针对这种现状,本文试图从通信行业的大数据技术使用场景展开,探讨在不同工作负载下的分层体系,如何高效地进行数据抽取、清洗和加载工作。另外,研究了数据资产管理的内容,将数据统一管理,作为企业数据使用的基础,减少数据冗余,提高数据调用效率。此外还提出了对数据资产进行校验和审计的方法,通过事前事中控制和事后审计的方式确保进入同一个大数据平台的数据合规性。在大数据应用即服务方面,文章阐述了对大数据平台进行统一资源调度的方法,以及对于数据服务能力开放的探讨。文章的核心内容是基于大数据技术的查询系统设计与实现。该部分内容对企业内海量数据查询的需求进行分析,对基于大数据的查询系统的基础平台部署进行了阐述,对业务流程设计进行了详细研究。接着通过一个查询系统的设计实现,展示了如何通过结合大数据搜索技术和内存计算技术来加速电信运营商ERP系统而进行的部署,最后对安全性和处理性能进行了评测。
周礼晶[7]（2017）在《“红星商业”商务智能系统的设计与实现》文中研究表明随着“互联网+”的不断普及、社会多元化及消费升级趋势的不断演变,数据赋能时代的来临,越来越多的行业需要对海量的信息加以分析和利用。所以要实施先进的智能化系统以此来实现企业内部科学管理、数据共享及交流,让企业在竞争激烈的21世纪取得先机。本文主要介绍了商业系统开发、信息可视化的相关概念,基于BI的独特性,以及其对思维、商业、管理带来的变革深入人心,利用BI（Business Intelligence,BI）可视化分析技术,构建“红星商业”商务智能系统,探索为商业决策提供有效支持服务,对于进一步深化商业领域综合改革具有深远的意义。本文通过综合分析目前国内外研究现状,对商业BI可视化系统进行了探索研究。通过对红星商业“科传租赁系统”进行数据抓取、采集及处理,实现商场经营数据、商户租赁数据、客流数据等的信息整合,汇总形成红星商业整体运营业务数据,开发出多维度的BI展示系统,为决策层提供数据支撑。提高企业对市场的反应能力,提高决策的正确性和预见性。首先,介绍了ETL（Extract-Transform-Load）、Echarts可视化技术、Web Service以及Bootstrap技术等的相关基础知识,并对系统的技术架构和体系结构进行了论述分析。其次,论文从现阶段商业BI研究现状出发,对红星商业BI系统进行了需求分析.包括经营管理现状分析、可行性分析、功能需求、数据需求、性能需求、安全需求。在此基础上,提出了系统研究的总体目标和设计原则,利用ETL技术对数据进行处理,以载入数据仓库进行分析,并完成“红星商业”BI系统的总体设计、数据库的详细设计、以及各主要功能模块的编码实现。最后,通过数据可视化技术,BI系统以高级的视觉表现形式对各种分析结果进行展示,为红星商业决策支持起到重要的辅助作用。
梁戈夫,庞大莲,肖翊[8]（2015）在《基于XBRL的财务诊断研究》文中提出本文以XBRL运用于财务诊断及相关研究为借鉴,提出具有财务数据获取及XBRL规范化、财务诊断数据挖掘、构建方案主题三个阶段的基于XBRL的网上财务诊断数据挖掘一般过程模型,并以企业诊断系统MCS模型和理论为依据,构建了网上财务诊断方案生成基本流程模型FCS,据此对基于XBRL的网上财务施诊的数据挖掘与方案生成过程进行了研究。
吴琛[9]（2015）在《基于.NET的某服装企业ERP系统的设计与实现》文中研究表明服装行业是我国正在成为我国2l世纪经济发展和出口的一个主要生力军,在近几年迅速发展中,服装行业由于分散、网点多、存货水平低等特点产生了对于信息化的迫切需求,但是国内对于服装行业信息化或者ERP系统的研究却是非常少的。本课题来源于某服装企业制衣生产、销售管理的一个实际软件工程项目,目的在于解决该企业生产中流程控制,库存、销售管理,报表查询等工作完全依赖人工操作的现状,协调各部门运作,满足标准化生产、销售管理信息化的要求。本文首先介绍了服装行业的背景,服装行业erp的国内外发展现状,本课题的来源及相关开发技术,然后,对服装行业ERP管理系统的需求分析,系统的总体设计,数据库设计进行了阐述。然后,对服装行业ERP管理系统各个模块的系统设计进行了比较详细的阐释。最后,对本课题进行了总结。本文的主要研究内容如下:实现企业原料、款式等基础信息的集中处理;实现企业客户管理,完成客户档案和订单分析;实现企业物流管理的数字化管理;实现企业生产加工计划的合理安排和监控;实现业务流程中各个环节的质量记录和跟踪;及时正确的提供各类报表和数据分析;依据服装企业的特点,提供配色配规格的原料需求清单;自动生成库存明细帐和库存帐;在采购、入库、订单完成三个阶段中可以随时进行成本核算;实现了企业各客户终端系统的自动升级和更新。
桑志超[10]（2014）在《电子商务环境下的Web数据挖掘系统研究》文中进行了进一步梳理网络技术的发展使我国电子商务有了很大的进步，网络市场竞争加剧，如何适应市场需求的变化、调整及优化服务方式和管理策略成为企业面临的问题。企业制定决策都要依据访问及交易数据，商家解决这些困境就要具有很强的信息处理、利用能力，进行Web数据挖掘是商家解决电子商务发展中问题的有效途径。本文进行电子商务环境下的Web数据挖掘系统的研究，主要工作内容如下。首先总结目前电子商务中进行Web挖掘的国内外研究现状并对其进行分析，提出该课题的研究内容及意义。分析我国电子商务的发展现状及趋势以及面对的挑战，同时研究Web数据挖掘技术的相关内容，并总结Web数据挖掘在网络交易活动中的应用。其次深入研究Web服务技术、移动Agent技术、软件架构理论及与实际电子商务操作相关的电子商务系统N层体系架构。在此基础之上，提出了一种基于移动Agent和Web服务技术的Web挖掘系统架构。最后进行电子商务环境下Web数据挖掘原型系统的实现来验证架构的性能，研究基于J2EE平台与.NET平台的系统实现技术并进行选择，分析电子商务挖掘系统的逻辑部署，提出系统的模块设计方案，并进行原型系统的实例运行。本文的最终目的是在分析目前电子商务活动中Web挖掘应用现状的基础上，对现有的Web挖掘系统的架构进行改善，提出一种具有更好的跨平台性和更高效的Web挖掘系统架构。
二、基于Web Components的报表应用及其数据挖掘（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Web Components的报表应用及其数据挖掘（论文提纲范文）
（1）大数据联盟数据挖掘服务模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 |
| 1.3.1 大数据研究现状 |
| 1.3.2 大数据联盟研究现状 |
| 1.3.3 数据挖掘研究现状 |
| 1.3.4 服务模式研究现状 |
| 1.3.5 大数据联盟数据挖掘服务研究评述 |
| 1.4 主要研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 第2章 大数据联盟合作机理与数据挖掘服务模式架构 |
| 2.1 大数据联盟内涵及构成 |
| 2.1.1 大数据联盟内涵 |
| 2.1.2 大数据联盟特征 |
| 2.1.3 大数据联盟成员构成 |
| 2.2 数据挖掘服务相关概念界定及过程设计 |
| 2.2.1 数据挖掘服务的相关概念界定 |
| 2.2.2 大数据联盟数据挖掘服务过程 |
| 2.3 大数据联盟合作机理 |
| 2.3.1 大数据联盟形成动因 |
| 2.3.2 大数据联盟合作网络发展阶段 |
| 2.3.3 大数据联盟资源共享关系 |
| 2.3.4 大数据联盟合作协同模型 |
| 2.4 大数据联盟数据挖掘服务模式架构设计 |
| 2.4.1 用户需求层次 |
| 2.4.2 数据挖掘层次 |
| 2.4.3 大数据联盟数据挖掘服务模式总体框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 大数据联盟标准化数据挖掘服务模式 |
| 3.1 大数据联盟标准化数据挖掘服务模式整体架构 |
| 3.2 大数据联盟标准化数据挖掘服务内容与定价 |
| 3.2.1 大数据联盟标准化数据挖掘服务内容 |
| 3.2.2 大数据联盟标准化数据挖掘服务定价方法 |
| 3.3 大数据联盟标准化数据挖掘服务过程 |
| 3.3.1 共性化服务需求挖掘 |
| 3.3.2 联盟标准化服务产品形成 |
| 3.3.3 标准化服务封装与发布 |
| 3.3.4 标准化数据挖掘服务交付 |
| 3.4 大数据联盟标准化数据挖掘服务方式 |
| 3.4.1 自助式服务方式 |
| 3.4.2 咨询式服务方式 |
| 3.5 大数据联盟标准化数据挖掘服务实现保障 |
| 3.5.1 售后服务保障 |
| 3.5.2 运营监管保障 |
| 3.6 标准化数据挖掘服务模式适用范围及实施策略 |
| 3.6.1 标准化数据挖掘服务模式适用范围 |
| 3.6.2 标准化数据挖掘服务模式实施策略 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 大数据联盟定制化数据挖掘服务模式 |
| 4.1 大数据联盟定制化数据挖掘服务模式整体架构 |
| 4.2 大数据联盟定制化数据挖掘服务内容与定价 |
| 4.2.1 大数据联盟定制化数据挖掘服务内容 |
| 4.2.2 大数据联盟定制化数据挖掘服务定价方法 |
| 4.3 大数据联盟定制化数据挖掘服务过程 |
| 4.3.1 用户个性化需求描述 |
| 4.3.2 联盟成员服务能力挖掘 |
| 4.3.3 联盟成员数据资源准备 |
| 4.3.4 数据挖掘模型选择与评估 |
| 4.3.5 定制化数据挖掘服务交付 |
| 4.4 大数据联盟定制化数据挖掘服务方式 |
| 4.4.1 委托式服务方式 |
| 4.4.2 跟进式服务方式 |
| 4.5 大数据联盟定制化数据挖掘服务实现保障 |
| 4.5.1 协调管理保障 |
| 4.5.2 资源配置保障 |
| 4.5.3 协同调度保障 |
| 4.6 定制化数据挖掘服务模式适用范围及实施策略 |
| 4.6.1 定制化数据挖掘服务模式适用范围 |
| 4.6.2 定制化数据挖掘服务模式实施策略 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 大数据联盟智能化数据挖掘服务模式 |
| 5.1 大数据联盟智能化数据挖掘服务模式整体架构 |
| 5.2 大数据联盟智能化数据挖掘服务内容与定价 |
| 5.2.1 大数据联盟智能化数据挖掘服务内容 |
| 5.2.2 大数据联盟智能化数据挖掘服务定价方法 |
| 5.3 大数据联盟智能化数据挖掘服务过程 |
| 5.3.1 混合型需求的知识表示 |
| 5.3.2 数据挖掘服务智能检索 |
| 5.3.3 服务重用与调整 |
| 5.3.4 智能化数据挖掘服务交付 |
| 5.3.5 服务知识学习与案例存储 |
| 5.4 大数据联盟智能化数据挖掘服务方式 |
| 5.4.1 智能交互的委托式服务方式 |
| 5.4.2 智慧协同的跟进式服务方式 |
| 5.5 大数据联盟智能化数据挖掘服务实现保障 |
| 5.5.1 多案例经验集成保障 |
| 5.5.2 群体智能保障 |
| 5.6 智能化数据挖掘服务模式适用范围及实施策略 |
| 5.6.1 智能化数据挖掘服务模式适用范围 |
| 5.6.2 智能化数据挖掘服务模式实施策略 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务模式 |
| 6.1 ZWJ大数据联盟背景及概况 |
| 6.1.1 ZWJ大数据联盟背景 |
| 6.1.2 ZWJ大数据联盟成员类型 |
| 6.2 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务平台及内容 |
| 6.2.1 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务平台 |
| 6.2.2 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务内容 |
| 6.3 ZWJ大数据联盟标准化数据挖掘服务 |
| 6.3.1 用户A的共性化需求描述 |
| 6.3.2 标准化数据挖掘服务搜索 |
| 6.3.3 标准化数据挖掘服务交付 |
| 6.4 ZWJ大数据联盟定制化数据挖掘服务 |
| 6.4.1 用户B的个性化需求描述 |
| 6.4.2 联盟成员服务能力挖掘 |
| 6.4.3 联盟成员数据资源准备 |
| 6.4.4 数据挖掘模型选择与评估 |
| 6.4.5 定制化数据挖掘服务交付 |
| 6.5 ZWJ大数据联盟智能化数据挖掘服务 |
| 6.5.1 用户C的混合型需求知识表示 |
| 6.5.2 数据挖掘服务智能检索 |
| 6.5.3 服务调整与交付 |
| 6.5.4 服务知识学习与存储 |
| 6.6 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务模式实施效果与提升策略 |
| 6.6.1 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务模式实施效果 |
| 6.6.2 ZWJ大数据联盟数据挖掘服务模式改进措施 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（2）数控车床切削参数数据挖掘技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 切削参数数据库技术 |
| 1.2.2 数据挖掘技术 |
| 1.2.3 实例推理技术 |
| 1.2.4 人工神经网络技术 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 切削参数数据库的建立与切削参数挖掘 |
| 2.1 数据库的建立 |
| 2.1.1 确定数据库类型 |
| 2.1.2 MySQL数据库管理系统 |
| 2.2 切削参数挖掘 |
| 2.2.1 关联规则挖掘的相关概念 |
| 2.2.2 Apriori算法挖掘原理 |
| 2.3 应用实例 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 CBR推理技术研究 |
| 3.1 实例推理中的分级策略 |
| 3.2 全局相似度计算 |
| 3.2.1 相似度计算模型 |
| 3.2.2 组合权重计算 |
| 3.2.3 全局相似度计算模型 |
| 3.3 应用实例 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于ANN的加工件表面粗糙度预测 |
| 4.1 基于TF的表面粗糙度预测方法 |
| 4.1.1 激活函数 |
| 4.1.2 损失函数 |
| 4.1.3 优化器 |
| 4.2 粗糙度预测实例及效果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 B/S架构数控车床切削参数数据库系统 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 切削参数数据库系统功能结构 |
| 5.3 切削参数管理系统功能介绍 |
| 5.3.1 登录界面及首页 |
| 5.3.2 智能推荐预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于风电场SCADA的数据综合分析系统的设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 集控系统研究现状 |
| 1.2.2 风电场大数据研究现状 |
| 1.2.3 风机状态监测研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和结构安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 风电场SCADA系统的设计及功能 |
| 2.1 集控系统需求分析 |
| 2.2 风电场SCADA系统架构 |
| 2.2.1 SCADA系统架构 |
| 2.2.2 集控中心主站系统 |
| 2.2.3 下属风电场子站系统 |
| 2.3 集控中心侧数据接入 |
| 2.3.1 传输规约解析 |
| 2.3.2 前置数据采集系统 |
| 2.3.3 集控系统实时数据库 |
| 2.3.4 集控系统关系数据库 |
| 2.4 集控中心实时监控模块 |
| 2.4.1 风电场实时监控 |
| 2.4.2 功率控制系统监控 |
| 2.4.3 生产运行监控 |
| 2.4.4 故障统计 |
| 2.4.5 数据查询 |
| 2.4.6 报表查询 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 数据综合分析系统与状态监测模型的设计 |
| 3.1 数据综合分析系统架构 |
| 3.1.1 系统架构 |
| 3.1.2 相关大数据处理技术 |
| 3.2 状态监测模型架构设计 |
| 3.3 数据交互接口设计 |
| 3.3.1 交互式查询模块Spark SQL |
| 3.3.2 与MySQL数据库交互 |
| 3.4 状态监测模型流程设计 |
| 3.4.1 模型设计方案 |
| 3.4.2 监测模型的Storm拓扑设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 随机森林算法分类性能优化及其并行化实现 |
| 4.1 随机森林算法 |
| 4.1.1 随机森林构建 |
| 4.1.2 随机森林随机性分析 |
| 4.1.3 随机森林的性能指标 |
| 4.2 在风机数据中的应用测试 |
| 4.2.1 风机运行数据分类测试 |
| 4.2.2 随机森林现存不足 |
| 4.3 对非平衡数据集的优化 |
| 4.3.1 非平衡数据分类问题 |
| 4.3.2 非平衡数据解决方法 |
| 4.3.3 解决方法优化 |
| 4.3.4 分类效果测试 |
| 4.4 随机森林分类性能优化 |
| 4.4.1 配置参数对分类准确率的影响 |
| 4.4.2 随机森林节点分裂算法 |
| 4.4.3 节点分裂算法比较 |
| 4.4.4 混合节点分裂方法 |
| 4.4.5 性能测试 |
| 4.5 基于RDD的算法并行化设计 |
| 4.5.1 基于RDD的 Kmeans++算法并行化 |
| 4.5.2 基于RDD的随机森林算法并行化 |
| 4.5.3 并行算法的上传实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统搭建及性能测试 |
| 5.1 平台搭建 |
| 5.1.1 hadoop集群搭建过程 |
| 5.1.2 Spark on yarn搭建 |
| 5.1.3 Storm分布式集群搭建 |
| 5.2 基于改进随机森林算法的监测模型的实现 |
| 5.2.1 基于信息增益的特征选择 |
| 5.2.2 基于改进随机森林的大部件故障预测 |
| 5.2.3 模型吞吐量测试 |
| 5.3 并行算法性能测试 |
| 5.3.1 评价指标描述 |
| 5.3.2 并行化随机森林性能测试 |
| 5.3.3 并行化Kmeans++性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论 |
| 6.1 本文研究总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得相关科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于BIEE营销数据分析系统的设计与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 主要研究工作 |
| 1.3.2 主要研究方法 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 2 理论和相关技术背景概述 |
| 2.1 数据仓库 |
| 2.1.1 Oracle数据库概况 |
| 2.1.2 数据仓库的体系结构 |
| 2.2 OracleBIEE介绍 |
| 2.3 ECharts工具介绍 |
| 2.4 ETL数据抽取技术 |
| 2.4.1 Informatica工具介绍 |
| 2.4.2 ETL数据抽取技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于BIEE营销分析系统的设计与实现 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.2 基于营销分析的系统设计 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 数据仓库系统的体系结构设计 |
| 3.2.3 数据仓库的存储结构设计 |
| 3.3 数据模型的设计 |
| 3.3.1 概念模型 |
| 3.3.2 逻辑模型 |
| 3.3.3 物理模型 |
| 3.3.4 多维模型维度的设计 |
| 3.3.5 多维模型事实表的设计 |
| 3.4 基于BIEE营销分析的系统实现 |
| 3.4.1 BIEE的多维星型模型实现 |
| 3.4.2 ETL过程的实现 |
| 3.4.3 ETL抽取方法的实现 |
| 3.4.4 ETL的异常处理 |
| 3.4.5 BIEE数据图形化的呈现 |
| 3.5 基于多维神经网络模型的算法分析 |
| 3.5.1 多维神经网络模型的设计 |
| 3.5.2 变量贡献分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于BIEE营销分析系统的优化 |
| 4.1 SQL语句优化 |
| 4.2 ETL过程优化 |
| 4.3 BIEE数据呈现图形化调优 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于BIEE营销分析系统的性能分析 |
| 5.1 主要业务界面展示 |
| 5.2 主要性能测试 |
| 5.2.1 测试目的及内容 |
| 5.2.2 测试案例及指标 |
| 5.2.3 测试结果及分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（5）森林资源经营管理基础平台设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1. 引言 |
| 1.2. 国内外研究现状 |
| 1.2.1. 地理信息系统发展现状 |
| 1.2.2. 森林资源管理系统研究现状 |
| 1.2.3. 森林经营及辅助决策系统研究现状 |
| 1.3. 研究目的及意义 |
| 1.3.1. 研究目的 |
| 1.3.2. 研究意义 |
| 1.4. 研究内容与方法 |
| 1.4.1. 研究内容 |
| 1.4.2. 研究方法 |
| 1.4.3. 技术路线 |
| 1.5. 主要创新点 |
| 1.6. 本章小结 |
| 2. 平台软件设计与实现关键技术 |
| 2.1. 需求分析 |
| 2.1.1. 可行性分析 |
| 2.1.2. 平台功能需求 |
| 2.2. 平台开发关键技术 |
| 2.2.1. 组件式GIS开发技术 |
| 2.2.2. ArcGIS Engine技术 |
| 2.3. 平台架构设计 |
| 2.3.1. 平台功能架构设计 |
| 2.3.2. 平台技术架构设计 |
| 2.3.3. 平台软硬件配置方案 |
| 2.4. 平台数据库设计 |
| 2.4.1. 数据库总体设计 |
| 2.4.2 数据库详细设计 |
| 2.5. 平台界面设计 |
| 2.5.1. Ribbon界面风格 |
| 2.5.2. DevExpress控件 |
| 2.6. 本章小结 |
| 3. 平台主要功能原理分析 |
| 3.1. 森林基础数表 |
| 3.1.1. 国家二元材积及分省一元材积库 |
| 3.1.2. 中国主要树种通用二元材积及推导形数模型研建 |
| 3.1.3. 生物量碳储量计算 |
| 3.2. 森林资源二类调查 |
| 3.2.1. 森林区划 |
| 3.2.2. 面积平差 |
| 3.2.3. UAV遥感反演提取林分参数 |
| 3.3. 森林观测数据后处理 |
| 3.3.1. 单株样木观测数据处理 |
| 3.3.2. 圆形样地观测数据处理 |
| 3.3.3. 多边形样地观测数据处理 |
| 3.3.4. 3D角规法林分观测数据处理 |
| 3.4. 森林经营辅助决策 |
| 3.4.1. 小班经营聚类分析 |
| 3.4.2. 无林地人工造林与间伐经营 |
| 3.5. 本章小结 |
| 4. 平台软件实现 |
| 4.1. GIS基础操作模块功能实现 |
| 4.1.1. 数据加载 |
| 4.1.2. 地图基础操作 |
| 4.1.3. 属性操作 |
| 4.1.4. 图层编辑 |
| 4.1.5. 图层管理 |
| 4.2. 森林基础数表模块功能实现 |
| 4.2.1. 国家二元材积及分省一元材积计算 |
| 4.2.2. 中国主要树种通用二元材积计算 |
| 4.2.3. 推导形数法计算材积 |
| 4.2.4. 生物量计算 |
| 4.2.5. 碳储量计算 |
| 4.2.6. 立木精测建模 |
| 4.3. 森林资源二类调查模块功能实现 |
| 4.3.1. 森林区划 |
| 4.3.2. 面积平差 |
| 4.3.3. 小班建库 |
| 4.3.4. UAV遥感反演提取林分参数 |
| 4.3.5. 林相制图与输出 |
| 4.4. 森林观测数据后处理模块功能实现 |
| 4.4.1. 样木坐标计算 |
| 4.4.2. 样地面积计算 |
| 4.4.3. 样木径阶统计 |
| 4.4.4. 圆形样地观测统计 |
| 4.4.5. 多边形样地观测统计 |
| 4.4.6 3D角规法林分观测统计 |
| 4.5. 森林经营辅助决策模块功能实现 |
| 4.5.1. 小班经营聚类分析 |
| 4.5.2. 无林地人工造林与间伐经营 |
| 4.6. 本章小结 |
| 5. 结论与展望 |
| 5.1. 结论 |
| 5.2. 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（6）使用大数据技术加速通信运营商ERP系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及现状 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 |
| 1.3 论文的结构安排 |
| 第二章 大数据概念 |
| 2.1 大数据含义 |
| 2.2 电信行业使用大数据技术的特殊性 |
| 2.3 大数据涵盖的内容 |
| 第三章 大数据技术分析 |
| 3.1 分布式文件系统 |
| 3.1.1 分布式文件系统的概念 |
| 3.1.2 分布式文件系统的主要特点 |
| 3.1.3 常见分布式文件系统的介绍 |
| 3.1.4 分布式文件系统的局限性 |
| 3.2 大数据计算框架 |
| 3.2.1 批处理技术 |
| 3.2.2 流式处理技术 |
| 3.2.3 实时查询技术 |
| 3.2.4 数据挖掘技术 |
| 3.2.5 基于大数据平台的搜索技术 |
| 3.3 大数据资源管理和资源共享 |
| 第四章 大数据技术在通信行业的使用场景研究 |
| 4.1 不同工作负载的分层体系 |
| 4.1.1 基于大数据批处理技术的ETL |
| 4.1.2 基于内存计算的ETL优化 |
| 4.1.3 流数据ETL |
| 4.2 企业数据资产管理 |
| 4.2.1 数据资产注册变更管理 |
| 4.2.2 数据资产校验和审计 |
| 4.3 使用实时技术的即席查询 |
| 4.3.1 基于Spark/Spark SQL的实时查询 |
| 4.3.2 基于搜索技术的实时查询 |
| 4.4 大数据应用即服务的研究 |
| 4.4.1 统一资源调度 |
| 4.4.2 能力开放 |
| 第五章 使用大数据技术加速通信运营商ERP系统查询的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 查询系统基础设施 |
| 5.2.1 节点部署规划 |
| 5.2.2 系统环境配置 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.4 业务流程设计 |
| 5.5 查询系统的实现 |
| 5.5.1 Solr搜索 |
| 5.5.2 基于Spark查询 |
| 第六章 系统测试与性能评价 |
| 6.1 安全性测试 |
| 6.2 性能测试及评估 |
| 第七章 总结 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）“红星商业”商务智能系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外现状 |
| 1.2.2 国内现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 系统相关技术基础 |
| 2.1 Web技术架构及开发环境 |
| 2.1.1 B/S模式 |
| 2.1.2 Java开发环境 |
| 2.2 Web Servicce技术 |
| 2.3 多平台响应式设计技术 |
| 2.4 ETL技术 |
| 2.5 Echarts可视化技术 |
| 2.6 数据支撑平台设计 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章“红星商业”商务智能系统需求分析 |
| 3.1 营运现状与分析 |
| 3.1.1 红星商业概况 |
| 3.1.2 面临形势 |
| 3.1.3 管理现状分析 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.2.1 经济可行性 |
| 3.2.2 技术可行性 |
| 3.2.3 管理可行性 |
| 3.3 系统功能需求 |
| 3.4 系统数据需求 |
| 3.5 系统性能需求 |
| 3.6 系统安全需求 |
| 3.6.1 安全威胁 |
| 3.6.2 安全需求 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章“红星商业”商务智能系统总体设计 |
| 4.1 系统设计目标 |
| 4.2 系统设计原则 |
| 4.3 技术架构设计 |
| 4.4 系统功能设计 |
| 4.4.1 总部端功能设计 |
| 4.4.2 项目端功能设计 |
| 4.4.3 手机端展示设计 |
| 4.4.4 后台管理功能设计 |
| 4.5 系统核心模块设计 |
| 4.5.1 总体业务流程 |
| 4.5.2 登录模块 |
| 4.5.3 总体分析模块 |
| 4.5.4 项目经营分析模块 |
| 4.5.5 商场店铺红黑榜模块 |
| 4.5.6 招商管理模块 |
| 4.5.7 店铺出租情况模块 |
| 4.5.8 店铺地图可视化模块 |
| 4.5.9 后台管理功能 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章“红星商业”商务智能系统详细设计 |
| 5.1 数据概念模型 |
| 5.1.1 E-R图概念 |
| 5.1.2 实体之间的联系 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.2.1 体系结构 |
| 5.2.2 一致性保证 |
| 5.2.3 数据库表结构 |
| 5.2.4 共享数据库的建立 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 系统实现与测试 |
| 6.1 技术路线 |
| 6.2 系统的运行环境 |
| 6.2.1 硬件环境 |
| 6.2.2 软件环境 |
| 6.3 数据抓取的实现 |
| 6.3.1 数据资源库的建立 |
| 6.3.2 ETL数据抽取 |
| 6.3.3 数据同步 |
| 6.3.4 数据共享交换平台 |
| 6.3.5 数据质量管理 |
| 6.4 系统界面的实现 |
| 6.4.1 登录界面 |
| 6.4.2 总体分析界面 |
| 6.4.3 项目经营分析界面 |
| 6.4.4 商场店铺红黑榜 |
| 6.4.5 店铺地图界面 |
| 6.4.6 用户权限管理界面 |
| 6.5 编码实现 |
| 6.5.1 业务逻辑的实现 |
| 6.5.2 持久化存储实现 |
| 6.6 系统调试与测试 |
| 6.6.1 系统调试 |
| 6.6.2 系统测试 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）基于XBRL的财务诊断研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、XBRL运用于财务诊断的相关研究 |
| (一)XBRL运用于审计评价的研究 |
| (二)XBRL运用于财务诊断过程的研究 |
| (三)基于XBRL的方案生成与数据挖掘研究 |
| 三、财务诊断中XBRL的运用与数据挖掘过程 |
| (一)XBRL在财务诊断中的作用 |
| (二)XBRL环境下财务诊断的数据挖掘过程 |
| 四、网上财务诊断与方案生成 |
| (一)网上财务诊断方案生成基本流程 |
| (二)网上财务诊断方案主题的拟定与数据再挖掘 |
| (三)网上财务诊断方案生成 |
| 五、结论 |
（9）基于.NET的某服装企业ERP系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 项目意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 研究内容 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第2章 相关开发技术 |
| 2.1.NET框架与ASP.NET技术 |
| 2.2 SQL Server数据库 |
| 2.3 C/S模式与B/S模式 |
| 2.4 MVC设计模式 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 需求分析 |
| 3.1 服装ERP系统总体需求分析 |
| 3.2 服装ERP系统用户需求分析 |
| 3.2.1 用户使用体验的需求 |
| 3.2.2 系统运行环境的需求 |
| 3.2.3 软件质量的需求 |
| 3.3 用户需求的说明 |
| 3.3.1 角色介绍 |
| 3.3.2 分析用例 |
| 3.4 系统需求详细说明 |
| 3.4.1 采购管理模块功能需求 |
| 3.4.2 生产管理模块功能需求 |
| 3.4.3 库存管理模块功能需求 |
| 3.4.4 销售管理模块功能需求 |
| 3.4.5 财务管理模块功能需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 系统设计 |
| 4.1 总体设计的目标和思路 |
| 4.2 系统编码架构设计 |
| 4.3 系统业务流程图 |
| 4.3.1 库存管理子系统流程图 |
| 4.3.2 采购管理子系统流程图 |
| 4.3.3 生产管理子系统流程图 |
| 4.3.4 销售管理子系统流程图 |
| 4.3.5 财务管理子系统流程图 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 数据库E-R图设计 |
| 4.4.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.4.3 数据库表设计 |
| 4.4.4 本系统数据库连接方式 |
| 4.5 本系统界面风格设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统实现 |
| 5.1 库存管理模块实现 |
| 5.1.1 库存管理模块实现 |
| 5.1.2 库存管理模块核心代码 |
| 5.2 采购管理模块实现 |
| 5.3 生产管理模块实现 |
| 5.4 销售管理模块实现 |
| 5.5 财务管理模块实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 系统测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 测试用例设计 |
| 6.3 测试结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）电子商务环境下的Web数据挖掘系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 对现状的分析 |
| 1.3 课题研究的内容和意义 |
| 1.3.1 课题研究的内容 |
| 1.3.2 课题研究的意义 |
| 第2章 Web 挖掘的定义、分类、流程及其在电子商务中的应用 |
| 2.1 我国电子商务的发展及数据挖掘面临的挑战 |
| 2.2 Web 数据挖掘 |
| 2.2.1 数据挖掘 |
| 2.2.2 Web 数据挖掘的定义 |
| 2.3 Web 数据挖掘的分类 |
| 2.3.1 Web 内容挖掘 |
| 2.3.2 Web 结构挖掘 |
| 2.3.3 Web 使用挖掘 |
| 2.4 Web 数据挖掘的流程 |
| 2.4.1 数据源的收集 |
| 2.4.2 数据的预处理 |
| 2.4.3 数据的挖掘阶段 |
| 2.5 Web 数据挖掘在电子商务中的应用 |
| 2.5.1 电子商务中 Web 数据挖掘的资源 |
| 2.5.2 电子商务系统中 Web 数据挖掘的过程 |
| 2.5.3 将 Web 数据挖掘应用于电子商务的优势 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 Web 服务技术、移动 Agent 技术、软件架构 |
| 3.1 Web 服务技术及其技术应用 |
| 3.1.1 Web 服务的定义及体系架构 |
| 3.1.2 Web 服务实现的主要技术 |
| 3.1.3 Web 服务合成技术 |
| 3.2 移动 Agent 技术及其应用环境分析 |
| 3.2.1 移动 Agent 技术的定义 |
| 3.2.2 移动 Agent 系统的组成 |
| 3.2.3 移动 Agent 的优势及其应用 |
| 3.3 软件架构 |
| 3.3.1 软件架构的定义 |
| 3.3.2 软件架构的作用 |
| 3.3.3 电子商务系统的 N 层体系架构 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于移动 Agent 和 Web 服务的 Web 挖掘架构设计 |
| 4.1 移动 Agent 技术在 Web 服务中的应用 |
| 4.2 数据挖掘引擎设计 |
| 4.3 Web 数据挖掘系统总体架构设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 电子商务环境下 Web 数据挖掘原型系统的实现 |
| 5.1 电子商务系统的实现技术 |
| 5.1.1 基于 J2EE 平台的实现技术 |
| 5.1.2 基于.NET 平台的实现技术 |
| 5.1.3 J2EE 平台与.NET 平台的直观比较 |
| 5.2 Web 数据挖掘流程与电子商务流程的融合 |
| 5.3 电子商务挖掘系统的功能模块设计 |
| 5.4 Web 数据挖掘原型系统的实现 |
| 5.4.1 开发工具介绍 |
| 5.4.2 数据挖掘原型系统的总体结构 |
| 5.4.3 数据库连接 |
| 5.4.4 参数文件格式 |
| 5.4.5 数据预处理 |
| 5.4.6 控制中心模块 |
| 5.4.7 管理算法模块 |
| 5.5 原型系统的实例运行 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 |
四、基于Web Components的报表应用及其数据挖掘（论文参考文献）
- [1]大数据联盟数据挖掘服务模式研究[D]. 邢海龙. 哈尔滨理工大学, 2020(01)
- [2]数控车床切削参数数据挖掘技术研究[D]. 田景海. 郑州大学, 2020(02)
- [3]基于风电场SCADA的数据综合分析系统的设计与应用[D]. 许琰. 河北工业大学, 2019(06)
- [4]基于BIEE营销数据分析系统的设计与优化[D]. 骆龙飞. 武汉轻工大学, 2018(01)
- [5]森林资源经营管理基础平台设计与实现[D]. 程文生. 北京林业大学, 2018(04)
- [6]使用大数据技术加速通信运营商ERP系统的设计与实现[D]. 沈仪. 上海交通大学, 2017(01)
- [7]“红星商业”商务智能系统的设计与实现[D]. 周礼晶. 燕山大学, 2017(04)
- [8]基于XBRL的财务诊断研究[J]. 梁戈夫,庞大莲,肖翊. 财会通讯, 2015(16)
- [9]基于.NET的某服装企业ERP系统的设计与实现[D]. 吴琛. 北京工业大学, 2015(03)
- [10]电子商务环境下的Web数据挖掘系统研究[D]. 桑志超. 河北工程大学, 2014(03)