基于数据驱动的农副产品线上运营云平台的研究

发布时间：2017-07-27 04:09

  本文关键词：基于数据驱动的农副产品线上运营云平台的研究

  更多相关文章： M2C 数据驱动 聚类分析 关联分析 线上运营平台 云服务

【摘要】：目前,从农业产业化的发展态势来看,生产和流通的矛盾已经越发严重,生产的优质农副产品却找不到市场,而农副产品传统销售方式又难以确保农副产品的价值,许多特色农副产品受限于销售环节,生产与销售脱节,投入与产出不对等,以消费引导生产的供应链模式难以实现,这些问题亟待解决。供应链的发展已经逐渐摆脱了传统供应链的限制,供应链的响应时间与速度得到了有效的提升,供应链的组织明显优化,同时供应链正在向服务型供应链发展。因此,本文将引入一些数据分析方法和和平台构建技术,并重点对农副产品生产品种优选和伴生优选的数据回馈机制进行研究,此外还构建农副产品M2C供应链模式的线上运营平台。本文主要研究如下:(1)针对现行农副产品供应链模式面临的供应链组织模式中间层复杂无序的问题,本文提出一种基于线上运营平台的农副产品M2C供应链模式。构建线上运营平台作为农副产品M2C供应链组织模式的中间层,达到中间层最简的效果,并实现由产品生产到消费者手中的点对点的流通模式。(2)本文针对目前农副产品生产者市场信息匮乏的问题,提出一种基于数据驱动的决策回馈机制。本文通过数据分析方法实现决策回馈机制,它主要包含两部分:其一,采用K-means聚类分析算法对销售数据聚类,在此基础上构建二次分析的数学模型,得出作为决策依据的优选指数,实现农副产品生产种类的优选;其二,采用FP-growth关联分析算法进行关联挖掘分析得到强相关性的产品,实现农副产品伴生产品优选。(3)本文还针对传统的线上运营平台处理大量数据时遇到的一系列问题,提出一种基于云服务的农副产品线上运营平台。该平台是基于.NET Framework 4.0框架构建的,通过MySQL数据库表以及数据存取设计,实现数据存储与调用;在Web服务技术原理以及XML文件通信的基础上,设计Web服务接口实现数据通信;此外,把系统部署到云端作通过云服务接口调用设计实现云服务,以此确保平台的高效性和灵活性。
【关键词】：M2C 数据驱动 聚类分析 关联分析 线上运营平台 云服务
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;TP393.09
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-18
• 1.1 课题研究的背景及意义12
• 1.2 国内外相关领域研究现状12-15
• 1.2.1 农副产品供应链研究现状12-13
• 1.2.2 数据驱动决策研究现状13-14
• 1.2.3 云计算服务研究现状14-15
• 1.2.4 目前存在的问题15
• 1.3 论文研究内容及结构15-17
• 1.3.1 研究内容15-16
• 1.3.2 论文结构16-17
• 1.4 本章小结17-18
• 第二章 基于数据驱动的M2C农副产品供应链模式18-28
• 2.1 现行农副产品供应链管理分析18-21
• 2.1.1 现行农副产品供应链模式18-20
• 2.1.2 农副产品供应链问题分析20-21
• 2.2 基于M2C的农副产品供应链模式21-23
• 2.2.1 工业 4.0 环境下的供应链模式22
• 2.2.2 农副产品M2C供应链模式22-23
• 2.3 农副产品M2C供应链技术框架23-27
• 2.3.1 农副产品M2C供应链框架24
• 2.3.2 数据驱动决策技术24-25
• 2.3.3 线上平台构建技术25-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 基于聚类分析的农副产品生产品种优选28-42
• 3.1 引言28
• 3.2 数据预处理28-30
• 3.2.1 数据清理28-29
• 3.2.2 数据存储与转换29-30
• 3.2.3 数据降维30
• 3.3 聚类分析算法选择30-35
• 3.3.1 聚类分析数据对象30-31
• 3.3.2 聚类分析算法分类31-33
• 3.3.3 聚类分析算法选择33-35
• 3.4 基于k-means算法的目标聚类35-38
• 3.4.1 选取初始聚类中心35
• 3.4.2 k值选取和聚类收敛条件35-36
• 3.4.3 k-means聚类算法实施36-38
• 3.5 农副产品生产品种优选策略分析38-41
• 3.5.1 农副产品品种优选原理38-39
• 3.5.2 农副产品二次分析参数39-41
• 3.5.3 农副产品优选指数及结果分析41
• 3.6 本章小结41-42
• 第四章 基于关联分析的农副产品伴生产品优选42-53
• 4.1 引言42
• 4.2 关联分析算法选择42-44
• 4.2.1 关联分析算法分类42-43
• 4.2.2 关联分析算法分析43-44
• 4.3 基于FP-Growth算法的关联分析44-47
• 4.3.1 FP-Growth算法参数44-45
• 4.3.2 FP-Growth算法实施45-47
• 4.4 FP-Growth算法案例分析47-51
• 4.4.1 建立频繁项集头表48-49
• 4.4.2 构建FP-tree49-50
• 4.4.3 获取频繁项集50-51
• 4.5 农副产品伴生生产优选策略分析51-52
• 4.5.1 伴生生产优选概述51
• 4.5.2 伴生优选结果分析51-52
• 4.6 本章小结52-53
• 第五章 基于数据驱动的农副产品M2C线上运营平台设计53-71
• 5.1 线上运营平台整体架构53-54
• 5.1.1 系统整体架构设计53-54
• 5.1.2 云服务实现方案设计54
• 5.2 系统数据存取设计54-58
• 5.2.1 数据库表设计55-56
• 5.2.2 数据存取管理56-58
• 5.3 基于Web服务的通信设计58-61
• 5.3.1 Web服务技术原理59-60
• 5.3.2 Web服务接口设计60-61
• 5.3.3 Web服务调用61
• 5.4 云服务部署及封装调用61-63
• 5.4.1 系统云端部署61-62
• 5.4.2 云服务封装调用方案62-63
• 5.5 系统主要功能实现63-70
• 5.5.1 登录注册功能63-66
• 5.5.2 订单处理功能66-67
• 5.5.3 信息采集功能67-68
• 5.5.4 数据回馈功能68-70
• 5.6 本章小结70-71
• 第六章 总结与展望71-73
• 6.1 总结71-72
• 6.2 展望72-73
• 参考文献73-76
• 致谢76-77
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文和参加的科研项目77

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