基于数据挖掘技术的民航企业决策支持系统的设计与实现

发布时间：2020-05-17 07:32

【摘要】：随着经济的快速发展和科学技术水平的不断提高,信息技术和网络技术在全球范围内得到了广泛应用,已经融入人们生活中的各个方面。对于现代化企业来说,管理经营已经离不开信息和网络技术的支持,由于市场竞争越来越激烈,不确定因素日益增多,为了提升企业的竞争力,需要通过信息化改造,以获得更有质量的决策信息。企业成败的决定性因素在于是否能正确地判断市场行情,继而做出周密快速的决策。传统的决策通常是参考管理者的个人体验,因此在决策过程中一般不具备目的性。由于管理科学和计算机技术的不断进步,出现了决策支持系统,可以大幅度提升企业高层决策的功效与质量。随着数据仓库以及有关技术的不断发展,给企业决策者带来的更新的创想,也推动了系统的不断提升与进步。决策支持系统与数据仓库相结合,可以实现模型决策与数据决策的统一,充分发挥两者的优势,这在提高决策的效率。本文以“上海航空公司管理信息系统项目”为依托,深入研究了决策支持系统和数据仓库,阐述了有关原理,并在数据仓库基础上建立一个决策支持系统原型。此次研究的主要内容及创新有以下几点:1、在分析数据仓库、信息系统、决策支持系统系统发展现状的基础上,明确决策支持系统的用途与发展方向,并阐释了决策支持系统的定义、类型、构成及特征,完成系统轮廓的构造。2、详细分析了数据仓库及相关技术,包括数据仓库的构成、数据准备与挖掘、联机分析处理等技术,并对数据仓库的辅助决策方法进行了探究。在此基础上,对基于数据挖掘技术的民航决策支持系统进行了设计,主要包括系统的研发方式和方向,模型子系统、数据子系统及人际交互子系统的设计,尤其突出了数据仓库对DSS系统的作用。3、实现了面向航空公司市场营销的决策支持系统,对市场营销的定义做了简单的解释,并深入分析了自主研发的决策支持系统,阐述了数据仓库与决策支持系统结合使用以及相关模型与功能实现。
【图文】：

模型图,系统应用,模型图

用以存储数据集；DataMiner 基类负责进行实际的数据处理工作，并输出分析和预测结果；DatabaseManager 基类负责与数据仓库的数据交互工作并将对应的数据返回给 DataMiner 基类，这个基类也是所有数据处理的基础。在后端软件系统的设计部分，选择 Python 作为主开发语言。Python 语言的优点在于上手容易，容易学习，开源框架多样，自由选择度大，对机器学习、数据挖掘的支持性也很好，相关的软件包也很多。这也是 Python 能够成为最流行的后端开发语言的原因之一。前端的开发语言这里选择为 Java Script 作为前端开发的主语言。前端页面的主要任务是和用户进行交互并向后端转发用户操作指令，因此在界面设计，动画效果上要求比较高。而 JavaScript 在前端开发中已经被证明对这两者支持非常好，因此这里选择 JavaScript 作为主前端开发语言。如图 4-3 所示，系统中的前端服务器、后端服务器以及数据仓库都处于系统的核心位置。其中前端服务器用于和用户交互并显示操作结果；后端服务器负责处理用户的各类请求，而数据库服务器则负责存储和处理数据。这种系统应用方式极大的简化了各个模块的开发难度，加快了系统的开发进度。

选型,软件平台

图 5-1 软件平台选型软硬件的选型均为贴近实际使用环境的选择，为以后的软件开供了便利。统总体实现现每个模块之前，首先需要对系统总体进行实现，也就是搭框有开发工作的基础，因为只有有了框架，后续的模块开发工作好的框架一定是将各个模块划分成高内聚，低耦合的，因为这的降低各个子系统之间的关系，便于模块化开发，并且后期的易，便于系统维护。从另一个方面讲，模块化的系统实现也能的时候更快的完成修改，，提高返工的效率，大幅度降低系统修
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP311.13;F562.6

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