大数据技术在铁路货运电子商务系统中的基本应用研究

发布时间：2017-03-30 06:25

  本文关键词：大数据技术在铁路货运电子商务系统中的基本应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着互联网、信息技术以及电子商务的发展,企业的运行状态、人们的行为方式和购买习惯等各方面都被以数据信息记录下来。这些数据信息成为了企业发展的战略资源,隐藏着巨大的价值信息,不仅能为业务决策提供支持,而且也能提高企业服务水平,对这些数据资源的利用成为了企业发展的重要问题。大数据及其技术的发展,为数据资源的应用以及未来信息化方向,提供了创新的解决方案,大数据技术应用在各行业、各领域逐渐开展起来。基于大数据技术的数据经济时代已经出现。铁路货运在这样的时代背景下也面临着挑战,铁路货运的发展以信息化为支撑,复杂的业务系统以及电子商务系统平台的成功实施,使各种数据资源的管理、数据分析应用、业务决策支持等方面的问题更加突出,铁路货运缺乏系统的应用方案来应对这些问题。大数据技术作为目前主流的数据分析和处理方面的信息技术,已经有着广泛的应用实践,可以满足海量数据资源的管理、挖掘、应用等方面的需求。铁路货运电子商务系统的发展正是需要这样的应用方案,可以利用大数据技术对货运业务各种类型的数据进行管理,根据业务的需求进行综合性的分析应用,挖掘价值信息,为铁路货运业务决策提供依据。本文首先从信息化发展和业务运营两个方面分析了铁路货运的现状以及存在的问题,在此基础上提出了基于大数据技术的铁路货运电子商务系统的应用方案。然后,根据铁路货运的现状和存在的问题,结合了相关的技术条件,从业务和技术方面进行了铁路货运电子商务系统大数据技术应用的需求分析,在业务需求上,主要是客户关系管理、货运营销综合分析、生产运作服务等方面的需求,通过需求分析明确了大数据技术应用要关注的问题,在技术需求上,主要是系统运行环境、数据信息管理、数据信息应用等方面的需求。接着,在需求分析的基础上进行了铁路货运电子商务系统大数据技术应用方案的研究和设计,包括架构设计和功能设计。在架构设计方面,进行了应用方案设计分析、总体架构设计、基于业务需求的应用架构设计以及技术架构设计,阐述了应用方案的整体结构以及需要实现的功能。在功能设计方面,根据架构设计的内容,进行了应用方案详细的功能设计与分析,包括采集整合、存储处理、数据应用以及基础架构等功能内容,关键是实现货运数据资源的有效管理和综合分析与挖掘。最后,根据应用方案的内容以及结合相应的货运业务,进行了货运业务应用的案例分析。本论文通过研究和设计上述的应用方案,构建铁路货运大数据分析平台来满足铁路货运发展的需求,解决在结构化、半结构化和非结构化数据的管理以及分析应用上面临的难题,为铁路货运的业务决策提供支持,为铁路货运的信息化发展提供思路和方向。
【关键词】：大数据 铁路货运电子商务系统 数据仓库 Hadoop系统
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F724.6;F532.3;TP311.13
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-20
• 1.1 论文的研究背景与意义11-15
• 1.1.1 研究背景11-14
• 1.1.2 研究意义14-15
• 1.2 国内外研究与应用现状15-17
• 1.2.1 国外研究与应用现状15-16
• 1.2.2 国内研究和应用现状16-17
• 1.3 研究内容与思路17-20
• 1.3.1 研究内容17-18
• 1.3.2 研究思路18-20
• 第2章 铁路货运大数据技术应用方案关键技术分析20-28
• 2.1 应用方案技术选择分析20-21
• 2.2 数据仓库技术21-24
• 2.2.1 数据仓库概述21-23
• 2.2.2 其它相关技术23-24
• 2.3 大数据技术分析24-27
• 2.3.1 大数据概述24-25
• 2.3.2 Hadoop系统平台25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 铁路货运大数据技术应用方案需求分析28-37
• 3.1 业务需求分析28-35
• 3.1.1 客户关系管理29-30
• 3.1.2 货运营销综合分析30-33
• 3.1.3 生产运作服务33-35
• 3.2 技术需求分析35-36
• 3.3 本章小结36-37
• 第4章 铁路货运大数据技术应用方案架构设计37-50
• 4.1 应用方案分析与总体架构37-44
• 4.1.1 整体应用方案分析37-41
• 4.1.2 总体架构41-44
• 4.2 应用架构44-47
• 4.2.1 应用架构分析44-45
• 4.2.2 应用分析内容45-47
• 4.3 技术架构47-49
• 4.3.1 技术架构设计47-48
• 4.3.2 技术运行逻辑48-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第5章 铁路货运大数据技术应用方案功能设计50-85
• 5.1 采集整合50-57
• 5.1.1 数据源基本情况分析51-52
• 5.1.2 数据需求与来源52-53
• 5.1.3 数据类型与采集方法53-56
• 5.1.4 软件工具分析56-57
• 5.2 存储处理57-70
• 5.2.1 铁路货运数据存储与处理策略57
• 5.2.2 数据仓库系统设计57-64
• 5.2.3 Hadoop系统设计64-70
• 5.3 数据应用70-77
• 5.3.1 结构化数据的分析与挖掘70-72
• 5.3.2 半结构化数据的分析72-74
• 5.3.3 非结构化数据的查询与检索74-76
• 5.3.4 数据的可视化展示76-77
• 5.4 基础架构77-84
• 5.4.1 物理架构77-80
• 5.4.2 管理系统和技术80-81
• 5.4.3 安全架构设计81-83
• 5.4.4 计算资源架构83-84
• 5.5 本章小结84-85
• 第6章 铁路货运电子商务系统业务应用案例分析85-101
• 6.1 铁路货运业务应用分析概述85-89
• 6.1.1 业务应用分析过程85-87
• 6.1.2 业务应用的关键数据资源87-89
• 6.2 铁路货运业务应用分析示例89-100
• 6.2.1 客户关系管理90-96
• 6.2.2 货运营销综合分析96-98
• 6.2.3 生产运作服务98-100
• 6.3 本章小结100-101
• 结论101-102
• 致谢102-103
• 参考文献103-106
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研实践106

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 郎波;张博宇;;面向大数据的非结构化数据管理平台关键技术[J];信息技术与标准化;2013年10期

2 张雨;蔡鑫;李爱民;刘翼;姚晓辉;;分布式文件系统与MPP数据库的混搭架构在电信大数据平台中的应用[J];电信科学;2013年11期

3 贾杨鹏;;数据仓库与数据挖掘在铁路货运信息化中的应用[J];内蒙古科技与经济;2008年07期

4 颜昌盛;高明星;赵s

本文编号：276462