一、基于分布式计算的综合计划统计管理系统（论文文献综述）
冼晋乾[1]（2020）在《电力企业大数据运营管控系统设计与实现》文中认为大数据时代的到来,电力智能化高科技设备层出不穷,出现了智能抄表系统、智能在线状态监测系统,智能电力设备故障诊断系统、智能运营分析系统以及电力全景可视化大数据平台等也在逐步建成与应用,智能电网数据的规模和种类快速增长。电力传统系统已无法应对多源的数据类型,包括异构的数据、非结构化的数据等,数据量由原来的GB级别向PB级别增加,传统数据处理平台已无法处理海量的数据,传统的技术无法实时处理海量的数据,无法实时动态展现电力运营的整体状况,不能满足电力企业高速发展的需求。电力企业大数据运营管控系统建设是以支撑电力企业业务发展与创新为目标,全面引入大数据技术,包括数据处理、数据分析、数据建模、数据展现以及人工智能等核心技术,应用电科院相关业务数据与外部数据,充分发挥电科院多专业的综合优势。数据资产是电力企业管理的核心,采用前沿大数据技术,包括引入Hadoop分布式框架,HDFS分布式文件系统、HIVE数据库库、分布式离线计算、Spark实时计算以及Hbase列存储数据等大数据开源的组件,构建电力企业生态环境,为电力公司战略制定策略,为了提升电力企业在电力系统分析、电力自动化、营销、配用电等领域的综合科研能力,充分利用大数据能力在电网日常设备运行以及电力企业的运营管理中进行创新,包括业务创新和技术创新,提高电力企业市场竞争力。首先,介绍了相关技术基础知识,包括电力大数据的基本内涵,资源与管理,并进行了论述分析。其次,结合行业需求,以现阶段电力行业需求分析,可行性分析、功能需求、数据需求,依赖这些需求构建了电力大数据运营管控系统,详细的梳理了电力数据资源,提出了系统的数据支撑体系和数据共享平台建设。最后,在此基础上完成了数据运营管控系统的功能设计、核心模块设计,主要模块包括大数据中心、数据治理、运营状况监控、运营分析、全面监测、协同解决共六大功能,该系统满足了电力部门的需求。该系统已上线一段时间,经过POC测试,本系统有比较好的可靠性、稳定性、实用性以及比较好的扩展性。
赵彦云,车明佳[2]（2020）在《互联网时代工业企业统计研究》文中认为研究目标:回顾我国企业统计知识图谱演化过程,总结当前企业统计所面临的挑战与机遇,进一步探究互联网时代企业统计的新变革与新体系架构。研究方法:以工业为例,从统计内容、统计手段、统计管理、统计分析和统计应用五个层次构建互联互通互动的工业互联网企业统计新体系,对传统模式与互联网模式的差异进行比较并深入研究。研究发现:企业知识图谱发生根本性变化,企业统计逐渐弱化面临消亡。互联网技术的发展为企业统计提供新机遇,传统统计学向全新统计内容、量化方式、管理形式、作用结构、生态解析的广义统计学迈进。面对新企业统计体系和理论方法发展趋势,统计理论方法要在交叉融合发展中逐步创新。研究创新:从全面量化与分析方法结合的角度构建互联网企业统计新体系,统筹部署交叉学科共同作用下的企业统计发展新路径。研究价值:为广义统计的学科升级和企业统计转型升级提供参考借鉴作用。
余方波[3]（2020）在《深圳金政软件公司竞争战略研究》文中指出自从党的十八大会议召开以来,中国的改革开放事业再次提速。从中央到地方、各行各业都受到政策的影响,伴随着近年来大数据、云计算、互联网+、区块链等信息技术革命浪潮,电子政务行业正在经历巨大的变革。作为电子政务的供应商——深圳市金政软件技术有限公司,2004年成立以来,一直致力于“用信息化的手段,促进政府财政资金发挥更大的价值”,其产品主要是为行政事业单位提供财政资金相关的管理软件与服务。当前,公司的主要客户为深圳市各级行政事业单位,但在深圳市场正面临着被平安重金所的智慧财政产品所替代的风险,而在全国市场,必须面对久其公司和用友政务两家强大对手竞争。因此,公司迫切需要制定正确的业务竞争战略。本论文的研究目的是制定金政软件公司的业务竞争战略。在战略管理理论的指导下,首先,分析了公司所处的外部环境,包括宏观环境分析（PEST）、行业环境分析（五力模型）、竞争对手分析（CPM）,并借助EFE矩阵对公司外部环境因素进行总结与评价,得出公司外部主要面临5大机会和5大威胁,外部机会大于外部威胁,公司总体上对外部机会与威胁的应对能力较强;其次,分析了公司所处的内部环境,包括内部资源分析、内部能力分析、核心竞争力分析,并借助IFE矩阵对公司内部环境因素进行总结与评价,得出公司内部主要拥有5大优势和5大劣势,内部优势大于内部劣势,公司内部状况总体上高于平均水平,拥有一定的优势;然后,结合公司的总体战略目标,借助SWOT矩阵和QSPM矩阵对公司业务竞争战略进行了制定与决策,得出金政软件公司的最佳竞争战略是集中化战略,其主要内容为:聚焦区域市场,并在不同的区域市场实施不同的竞争策略,同时提升公司内部的研发能力和资金实力;最后,为竞争战略的实施制定了实施目标、实现途径、实施计划,并给出保障措施、及战略实施的评价方法与控制手段。通过本论文的研究,可以为公司制定区域市场的竞争策略及部门职能战略提供有效指导,并对公司的总体战略做出重要支撑。
何复寿[4]（2020）在《基于云平台的河湖长制管理信息系统建设》文中进行了进一步梳理“河湖长制”的提出是“生态中国”及中国社会治理改革探索的新模式,而“河湖长制”信息平台的建设既可以从根本上解决“九龙治水”,也可以形成政府多部门之间的协同共享机制。随着云计算、移动互联网、物联网、大数据的发展,探索基于云平台的河湖长制信息系统建设是形势所趋,也是技术推动的成果。本文通过从业务需求、流程需求、数据需求、性能需求方面的详细分析,利用云平台建设思路,从基础设施云、数据中心、功能设计进行了深入研究,形成了集数据中心、基础设施云平台、河长业务平台、物联网数据支撑平台为一体的河湖长制管理信息系统。基于云平台建设思路从云平台总体设计、基础设施设计、数据中心、主要功能设计方面进行了概括。整体建设思路方面突出云平台和数据中心的主体地位,并通过设计力求在工作流、业务功能、地图功能上做到细粒度权限控制,保证了系统的安全性。功能设计方面从PC端、移动端、物联网端进行了部分主要功能设计的详细说明。功能实现方面,突出系统整体架构的Java包结构和类结构以及主要流程和业务功能的时序图说明。在地理操作方面,从地理数据处理和地理信息引擎方面进行了着重阐述。物联网传感器数据接入方面,讨论了物联网数据解析以及物联网通讯服务器的实现。基于本文研究和探讨,形成了一套集MIS、OA、GIS、Io T以及移动APP为一体的河湖长制管理信息系统。通过市场调研和需求分析、重要业务描述和剖析、关键功能实现和测试,形成了一套流程完整、业务全面、展现灵活的河湖长制管理信息系统。该系统在青海省、江西省、辽宁省等多个区域取得了不错的市场应用评价。
宗冉[5]（2019）在《国产平台下基于Java EE的科研管理信息系统设计与实现》文中研究指明论文立足科研项目管理实际要求,针对综合计划部门的实际管理工作中效率低、人工存档出错率高等相关问题,利用软件工程设计的思想,以科研管理信息系统软件的设计与开发为课题研究内容。本文的主要工作和贡献如下:（1）对科研项目管理工作进行了需求分析。通过前期对综合计划部门业务工作的深入调研,充分分析和优化了各个项目管理工作的组成、流程和数据需求等情况,进一步明确了用户需求,对需求分析进行文字描述、绘制了工作流程图、设计了业务数据需求表,为建立系统模型打下坚实基础。（2）完成了科研管理信息系统的设计工作。基于“4+1”视图模型的系统结构描述方法,利用UML统一建模语言描述了系统的静态和动态模型,设计了系统的逻辑结构与物理实现,完成了系统体系结构的设计。论文还对系统数据库的角色和业务管理模块进行了数据库表的设计。（3）实现了科研项目管理信息系统。在B/S结构下,针对科研项目管理中的实际需求,以国产自主可控的中标麒麟操作系统和达梦数据库为基础,基于Java EE体系结构和SSH2框架,实现了科研管理信息系统的关键功能并部署运行。
蔺帅帅[6]（2019）在《高新信息技术驱动下的微电网风险管控模型研究》文中研究指明随着绿色可持续性发展理念的不断深化,化石能源的不断消耗以及给环境带来的污染,使得分布式能源的研究越来越得到人们的重视。微电网以新能源发电为能量来源,能够大大减小对环境的污染。与化石能源发电相比,微电网发电具有低成本、低污染、易操作、高灵活性等特点,这些特点的存在促使了微电网得以快速发展。虽然微电网具有众多优点,但是,由于新能源波动随机性、人为因素、信息技术发展水平的影响等因素的存在,使得微电网的发展面临着很多风险。大数据、云计算、物联网以及人工智能等颠覆性创新技术已经在电力系统中得到了广泛的应用,然而,在微电网中的应用目前相对欠缺。所以,本文以微电网为研究对象,以高新信息技术为技术驱动,对微电网中的关键风险因素进行了定量分析,具体的研究内容如下:（1）归纳了风险管控相关理论、微电网定义、关键技术以及应用到的高新信息技术。首先,总结了风险管控相关理论,归纳了美国、欧盟以及国家电网公司电力科学研究院等权威单位对微电网的定义,得出了微电网基本结构示意图,同时,为了更好的掌握微电网,对分布式发电技术、储能技术、保护技术、运行和控制技术及电力电子技术等微电网中的关键技术进行了总结;其次,为了研究高新信息技术在微电网中的应用,对目前流行的信息技术,如大数据技术、人工智能技术、物联网技术等进行概念性分析,并对这些技术在微电网中的应用做了概括说明。（2）建立了微电网风险识别模型。首先,通过文献研究、专家调查、头脑风暴等方法从微电网发电侧、配电侧、需求侧及人为因素等四个方面对微电网中涉及到的风险因素进行了归纳;其次,为了明晰微电网各风险因素的重要性及扰动性关系,文中采用基于D数理论和DEMATEL法的微电网风险因素识别方法对所有因素进行了研究;最后,通过该方法将所有因素分为了原因因素和结果因素两类,并对所有因素的重要性进行了排序。（3）梳理微电网发电侧风险因素,构建了风力发电和光伏发电功率预测模型。首先,对发电侧的风险因素进行梳理,明确本文研究对象;其次,以大数据和人工智能等高新信息技术为技术支撑,建立了基于数据挖掘技术和改进SVM算法的风力发电功率预测算法和基于深层神经网络的光伏发电功率预测算法;之后,将构建的算法与其他算法做了对比分析,证明了大数据和人工智能算法的有效性;最后,提出了发电侧风险管控措施。（4）梳理微电网配电侧风险因素,分析了微电网调度风险和电力设备状态检修风险。首先,对配电侧的所有风险因素进行梳理,以中心度大小为依据,选取本文的研究对象为微电网调度风险和电力设备状态检修风险;之后,以大数据融合技术、云计算技术和人工智能多智能体系统、进化算法和模糊逻辑理论等高新信息技术为驱动,构建了基于多智能体系统和改进粒子群算法的微电网调度风险管控模型与基于云计算技术的电力设备状态检修策略制定模型;然后,进行了算法对比分析,证明了所建模型的有效性;最后,针对分析结果提出了风险管控建议。（5）梳理微电网需求侧风险因素,提出了微电网电力用户用电安全风险分析模型和基于物联网的微电网电力用户供用电安全监测预警平台。首先,根据重要性对风险因素进行了排序,明确了本文重点研究对象;其次,以人工智能和物联网技术为基础,构建了基于粗糙集和CS-SVM的微电网电力用户供用电安全分析方法和基于物联网的微电网电力用户用电安全监测预警平台架构和功能分析;最后,针对分析结果,制定了微电网需求侧风险管控措施。
肖炯恩[7]（2019）在《跨源多维政务数据共享与服务创新研究》文中指出随着国家信息化与电子政务工程建设的稳步推进,从国家到地方的电子政务系统建设取得许多进展,但与此同时,系统的转型升级正面临“数据孤岛”等问题的挑战,国家垂直系统和地方城市系统的数据互联互通,存在许多障碍。由于科技、商业模式、用户习惯的快速变化与发展,只是采用政务系统中单一来源的数据已经难以实现服务创新。因此,在新的技术与管理条件下,探讨适用的政务数据共享和服务创新的理论和解决方案,成为电子政务转型升级进程中一个亟待研究和解决的重要理论与实践问题。本研究以“跨源多维政务数据的共享与服务创新”为研究对象,基于电子政务治理理论与系统方法,具体研究解决这一课题中相互关联的四个重要问题的理论、模型和方法:首先,针对传统政务系统数据共享模式顶层规划薄弱问题,提出一种基于电子政务治理理论的跨源多维政务数据共享模型,从结构、制度、模式三个方面的协同升级服务创新,结合区块链技术提出了跨源多维政务数据共享的平台架构,奠定了研究与解决问题的理论模型与概念框架。其次,针对跨源多维政务数据共享影响因素识别问题,分析了建设中存在43项影响因素,采用灰色关联分析和模糊聚类的方法识别出最重要的影响因素。第三,针对政务服务亟待面向数据驱动的升级问题,提出了跨源多维政务数据服务创新的三种方法:以新技术为驱动力的服务创新,通过数字化改进传统政务服务;以服务理念变革为驱动力的服务创新,变被动服务为主动服务;以政企合作模式变革的政务个性化服务创新,通过数据运营单位和企业合作方式,规范引导消费者购买行为,进而改善营商环境。第四,通过基于超效率DEA的方法对跨源多维政务数据共享和服务创新的阶段成果进行绩效评价,提供了一种政务资源使用效率的评价方法。上述四个问题的研究和步骤,构成了一个跨源多维政务数据课题研究的完整系统闭环,同时也是一个解决实际问题的持续改进与完善提高的过程。本文研究工作,提出了跨源多维政务数据的概念,是政务数据概念的发展与补充,基于系统与电子政务治理理论的跨源多维政务数据共享理论、模型、方法和技术实现方案的研究,是服务科学、数据科学在政务领域的实践探索和理论总结,各阶段的研究融合了多项先进ICT技术,如区块链、数据管道、分布式计算等,提出的构建跨源多维政务数据共享平台的模型、方法,在进一步丰富电子政务治理理论研究的同时,为政务数据共享、服务创新、促进电子政务的转型升级提供了有指导意义和价值的示范和参考。
王志浩[8]（2018）在《基于云计算的综合运维管理平台关键技术研究》文中提出近年来,互联网信息技术、SOA等日益成熟,在实践领域得到了日益广泛的的应用,在当前的国际研究领域,立足服务理念的新一代云计算技术已然成为了专家们的研究热点。毫无疑问,云计算的快速发展,使得信息技术更加专业化、智能化、集约化,在云计算的推动下,使得多条信息技术产业链之间的联系日益紧密,资源聚合效应日益突出,进一步促进了协同工作、信息共享,为步入面向服务的计算时代提供了新的思路。针对目前网络运维管理系统存在的“信息孤岛”及管理系统功能缺乏灵活性的问题,提出了基于云计算的综合运维管理框架,该框架充分吸收虚拟化和面向服务架构的思想,将运维管理功能封装为松耦合的服务,打通原有各系统间的壁垒,实现管理互通。针对基于云计算的分布式运维服务选择、基于Hadoop平台的运维数据分类、基于Hadoop平台的运维数据聚类等方面存在的不足,分别从以下方面展开研究:为了处理云的随机性所造成的不可预测性的情况,我们提出了一种基于学习方法的在线算法。本文重点考虑了用户基于历史经验进行服务选择的个体性和动态性,提出了在线服务选择框架,通过研究分布式选择策略取得全面的服务性能保证。本文提出了基于机器学习的服务选择策略Exp3.C,引导云计算系统在博弈中达到纳什均衡。本研究表明在一个复杂环境中云端用户可能是不理性的,服务提供者提供的资源也是随时可变的,用户的收益仍能够确保达到的时间复杂度。最后,通过仿真证明了这个算法的稳定性,可以根据用户的敏感程度提高用户满意度并保障服务质量。针对SPRINT算法存在问题,对其中最佳分割点的计算方法进行了改进,提出可通过两种新的数据结构,即类型划分表以及合并化分区表,使得运算过程更加精简,使得不必要的运算能够得以减少,以减少候选节点数目,通过这种方式使得构造决策树所需时间得以缩短,使得算法性能得以优化。面对海量数据信息,考虑到在对其进行分类处理时的需求,综合云计算以及数据分类技术,提出基于Hadoop平台的数据分类实现模型。从模型的需求分析、模型构成等角度入手使得数据分析与Hadoop实现了有效融合,并且重点优化改进了SPRINT算法的具体实现,具体来讲主要是从排序并行化、节点并行化、属性并行化等方面实施优化,以保证改进后的算法可适应于Hadoop平台。针对蚁群聚类算法前期收敛速度缓慢的缺点,引入了数据预处理原则,通过K-means算法对数据进行预处理,降低了算法的时间代价。引入K-means算法的改进算法MMK-means算法,克服了K-means算法原有的部分缺点,使聚类效果更优秀。将两种改进的算法进行结合,提出基于MMK-means与优化蚁群聚类的混合聚类算法。通过仿真实验验证了提出算法的可行性和有效性。针对信息服务设施重复建设、服务体系“烟囱”林立、维护保障难度较大、信息共享使用比较困难等诸多问题,提出一套在云计算环境下的统一网络管理框架。首先,对面向任务的云计算服务及数据资源管理体系结构进行了研究,并对其组成部分进行了介绍。其次,对基于管理代理的云计算网络资源监控技术进行设计,并对其运行机制进行了阐述。最后,对面向任务的自适应云计算网络规划调度技术进行介绍,对其需求的资源视图和描述方法进行分析,提出了一种基于层次分析法的虚拟机网络规划方法。
张立凯[9]（2018）在《基于大数据的计量项目全过程管理系统的设计与实现》文中研究表明目前电力公司累积了海量的计量项目资源,具备了开展大数据应用的基础。但是传统的管理方法和技术手段无法适应信息化工作的发展,面临计量项目管理无序、海量计量项目数据杂乱且利用率较低、计量项目缺乏有效监管分析、计量项目无法准确量化评估等严峻挑战。因此,需要优化完善计量项目管理工作流程,并开展计量项目大数据应用研究,切实提高电力公司计量项目的管理水平。本文首先对基于大数据的计量项目全过程管理系统的研究背景、存在问题及技术关键、主要内容等进行了分析,基于UML用例图,对系统的计量项目前期分析与管理,计量项目库管理维护,计量项目实施过程管理,计量项目竣工验收管理,计量项目综合评价分析等模块进行了需求分析。每个模块都是基于类图详细设计的,然后对典型事件流和方法基于时序图进行了设计分析,并详细设计了系统的数据表。然后对系统在实现过程中基于工作流技术建立的计量项目全过程管理模式、基于大数据计算分析框架构建的计量项目管控预警模型、多维度综合评价分析模型进行了分析,并在此研究的基础上对系统进行了研发实现,对各功能模块尤其是典型应用的实现效果进行了分析,并对系统进行了测试分析。最后完成了本文工作的总结分析和下一步的展望。本文构建的计量项目全过程管理系统,基于工作流技术建立了计量项目完整“生命周期”的全程闭环监控管理模式,改变了当前计量项目管理工作混乱的问题,规范了工作流程,提高了工作效率。基于大数据技术建立了计量项目大数据计算分析框架,对海量计量项目数据进行抽取和计算,通过构建计量项目管控预警模型,实现了项目的全过程管控,实现了项目风险预警和异常调整,提高了计量项目管理工作的前瞻性;通过构建多维度综合评价分析模型,实现科学的、合理的、多层次的计量项目质量分析和施工单位量化评估,改变了当前计量项目竣工验收和施工单位评估管理缺乏科学依据、无法准确量化评估的问题,促进了计量项目质量水平和施工单位管理服务水平的提升。
石金平,汪力,郭仕锐,陈胜国[10]（2017）在《电力企业发展业务大数据分析系统研究》文中提出为提高国有资产运营效率,成为具有"自我约束、自我积累、自我完善、自我发展"能力的市场竞争主体,须建立健全决策、执行和监督体系,形成有效的内部监督和自我约束机制。通过大数据分析,多角度地找出影响企业计划的内外因素,吸收先进企业计划管理经验,采用新标准、新方法提高计划管理灵敏度,变静态计划为动态计划,使企业计划始终能跟上市场变化的需要。为此,不仅要夯实业务数据,更需增加评价、估计、假设和判断,同时要注意业务灵活性和连续性。本文通过全面梳理国网四川省电力发展业务项指标,开展大数据分析模型研究,并通过10年大数据分析进行验证分析模型的正确性和普适性,以此建立电网企业发展业务大数据分析系统。
二、基于分布式计算的综合计划统计管理系统（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、基于分布式计算的综合计划统计管理系统（论文提纲范文）
（1）电力企业大数据运营管控系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内现状研究 |
| 1.2.2 国外现状研究 |
| 1.3 研究范围与研究内容 |
| 第二章 系统关键技术分析 |
| 2.1 Hadoop技术 |
| 2.2 数据仓库 |
| 2.3 采集技术ETL |
| 2.4 分布式计算技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 大数据运营管控系统需求分析 |
| 3.1 系统功能需求分析 |
| 3.1.1 系统总体用例分析 |
| 3.1.2 大数据中心模块需求分析 |
| 3.1.3 数据治理模块需求分析 |
| 3.1.4 运营状况监控模块需求分析 |
| 3.1.5 运营分析模块需求分析 |
| 3.1.6 全面监测模块需求分析 |
| 3.1.7 协同解决功能模块需求分析 |
| 3.2 非功能性需求分析 |
| 3.2.1 响应性能 |
| 3.2.2 可运维性 |
| 3.2.3 安全性能 |
| 3.2.4 平台性能 |
| 3.2.5 接入性能 |
| 3.2.6 查询性能 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 大数据运营管控系统功能设计与实现 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.1.1 技术架构 |
| 4.1.2 数据架构 |
| 4.1.3 物理部署架构 |
| 4.2 物理数据库设计 |
| 4.3 系统功能详细设计与实现 |
| 4.3.1 大数据中心模块设计与实现 |
| 4.3.2 数据治理模块设计与实现 |
| 4.3.3 运营状况监控模块设计与实现 |
| 4.3.4 运营分析模块设计与实现 |
| 4.3.5 全面监测模块设计与实现 |
| 4.3.6 协同解决模块设计与实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 系统测试环境 |
| 5.2 测试概述 |
| 5.3 测试通过标准 |
| 5.4 测试策略 |
| 5.5 缺陷严重度描述 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）互联网时代工业企业统计研究（论文提纲范文）
| 一、我国企业统计知识图谱 |
| 1．计划经济时期的图谱初建 |
| 2．市场经济时期的图谱演化 |
| 3．企业统计的发展问题 |
| 二、互联网时代企业统计的发展机遇 |
| 三、工业互联网企业统计新体系 |
| 四、企业统计设施技术和基础统计工作 |
| 1．统计手段 |
| 2．统计管理 |
| 五、企业经营管理统计指标体系 |
| 1．生产相关 |
| 2．企业经营 |
| 3．外部信息 |
| 六、企业大数据及其开发利用 |
| 1．统计分析 |
| 2．统计应用 |
| 七、总结与展望 |
（3）深圳金政软件公司竞争战略研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与思路 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究思路 |
| 1.3 研究方法与工具 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究工具 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 电子政务 |
| 2.1.2 资产管理软件 |
| 2.1.3 单位内控管理软件 |
| 2.1.4 财政一体化管理软件 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 企业战略管理理论发展概述 |
| 2.2.2 企业战略管理 |
| 2.2.3 波特竞争战略理论 |
| 第三章 金政软件公司外部环境分析 |
| 3.1 宏观环境分析 |
| 3.1.1 政治环境 |
| 3.1.2 经济环境 |
| 3.1.3 社会文化环境 |
| 3.1.4 科学技术环境 |
| 3.2 行业环境分析 |
| 3.2.1 行业总体分析 |
| 3.2.2 行业竞争结构分析 |
| 3.3 行业对手分析 |
| 3.3.1 行业对手介绍 |
| 3.3.2 CPM矩阵分析 |
| 3.4 外部环境分析总结与评价 |
| 第四章 金政软件公司内部环境分析 |
| 4.1 公司介绍 |
| 4.2 资源分析 |
| 4.2.1 组织资源 |
| 4.2.2 财务资源 |
| 4.2.3 实物资源 |
| 4.2.4 技术资源 |
| 4.2.5 人力资源 |
| 4.2.6 创新资源 |
| 4.2.7 声誉资源 |
| 4.3 能力分析 |
| 4.3.1 经营管理能力 |
| 4.3.2 产品研发能力 |
| 4.3.3 业务服务能力 |
| 4.3.4 业务营销能力 |
| 4.3.5 企业文化 |
| 4.4 核心竞争力分析 |
| 4.4.1 公司战略定位清晰 |
| 4.4.2 公司人均成本低 |
| 4.4.3 软件产品优势 |
| 4.4.4 服务及时、周到 |
| 4.4.5 个性化定制 |
| 4.4.6 新需求响应速度快 |
| 4.5 内部环境分析总结与评价 |
| 第五章 金政软件公司竞争战略制定与选择 |
| 5.1 金政软件公司战略目标体系与总体战略 |
| 5.1.1 战略目标体系 |
| 5.1.2 总体战略 |
| 5.2 竞争战略备选方案设计 |
| 5.2.1 SWOT矩阵 |
| 5.2.2 备选方案设计 |
| 5.3 竞争战略选择 |
| 5.4 竞争战略主要内容 |
| 5.4.1 聚焦 |
| 5.4.2 市场策略差异化 |
| 5.4.3 提升 |
| 第六章 金政软件公司竞争战略实施与控制 |
| 6.1 战略实施 |
| 6.1.1 目标设定 |
| 6.1.2 实现途径 |
| 6.1.3 实施计划 |
| 6.2 保障措施 |
| 6.2.1 组织资源保障 |
| 6.2.2 财务资源保障 |
| 6.2.3 信息系统保障 |
| 6.2.4 流程优化保障 |
| 6.3 评价与控制 |
| 6.3.1 收集战略信息 |
| 6.3.2 战略控制评价 |
| 6.3.3 实施纠正措施 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）基于云平台的河湖长制管理信息系统建设（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 相关技术概述 |
| 2.1 OpenStack 基础设施云技术 |
| 2.2 Hadoop 大数据云平台技术 |
| 2.3 J2EE开发集成框架 |
| 2.4 ESB技术 |
| 2.5 SOA面向服务的架构技术 |
| 2.6 地理信息系统相关技术 |
| 2.7 基于物联网的智能感知技术 |
| 2.8 先进的MUI+HTML5 移动终端技术 |
| 第三章 业务需求分析 |
| 3.1 用户描述 |
| 3.2 业务需求 |
| 3.2.1 “河湖长制”信息公开 |
| 3.2.2 公众参与河道治理工作 |
| 3.2.3 “河湖长制”管理工作 |
| 3.2.4 河湖长制工作综合考核 |
| 3.3 主要业务流程分析 |
| 3.3.1 投诉建议业务流程 |
| 3.3.2 督查督办业务流程 |
| 3.3.3 评价考核业务流程 |
| 3.3.4 数据发布业务流程 |
| 3.3.5 公文流转业务流程 |
| 3.4 数据中心需求描述 |
| 3.4.1 本底地理数据库 |
| 3.4.2 全景影像数据库 |
| 3.4.3 专题地理数据库 |
| 3.4.4 实时监测数据库 |
| 3.4.5 水利数据库 |
| 3.4.6 业务数据库 |
| 3.4.7 运营维护数据库 |
| 3.5 性能需求 |
| 第四章 河湖长制系统设计与实现 |
| 4.1 平台总体设计 |
| 4.1.1 设计思路 |
| 4.1.2 总体架构 |
| 4.1.3 系统部署 |
| 4.2 云计算基础设施平台设计 |
| 4.2.1 建设思路及整体架构 |
| 4.2.2 河湖长制信息服务云平台设计 |
| 4.3 数据中心云平台设计 |
| 4.3.1 数据中心拓扑结构 |
| 4.3.2 数据模型设计 |
| 4.3.3 数据库管理平台 |
| 4.4 主要功能实现 |
| 4.4.1 系统功能实现 |
| 4.4.2 系统包机构及相关类实现 |
| 4.4.3 地图功能实现 |
| 4.4.4 工作流实现 |
| 4.4.5 数据处理实现 |
| 4.4.6 权限管理实现 |
| 4.4.7 移动端实现 |
| 4.4.8 物联网监控端实现 |
| 第五章 河湖长制系统测试与分析 |
| 5.1 系统运行环境 |
| 5.2 测试内容说明 |
| 5.3 测试用例 |
| 5.3.1 业务功能 |
| 5.3.2 一张图 |
| 5.3.3 数据管理 |
| 5.3.4 河长通APP |
| 5.4 测试结果 |
| 5.5 系统使用情况 |
| 第六章 结论及建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）国产平台下基于Java EE的科研管理信息系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 工作流技术现状 |
| 1.2.2 信息系统建模研究现状 |
| 1.2.3 信息系统体系结构研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 科研管理信息系统的需求分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 科研管理的业务组成 |
| 2.2.1 规划计划管理 |
| 2.2.2 科研项目管理 |
| 2.2.3 重大专项管理 |
| 2.2.4 其他业务管理 |
| 2.2.5 数据管理 |
| 2.3 科研管理的业务关系 |
| 2.4 科研管理的主要业务流程 |
| 2.4.1 规划计划管理 |
| 2.4.2 科研项目管理 |
| 2.4.3 其他业务管理 |
| 2.4.4 基础数据管理 |
| 2.5 数据需求 |
| 2.5.1 基础数据需求 |
| 2.5.2 业务数据需求 |
| 2.5.3 共享交换数据需求 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 科研管理信息系统的设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统结构设计 |
| 3.2.1 UML建模技术 |
| 3.2.2 科研管理信息系统的“4+1”视图模型 |
| 3.2.3 用例视图 |
| 3.2.4 逻辑视图 |
| 3.2.5 过程视图 |
| 3.2.6 实现视图 |
| 3.2.7 部署视图 |
| 3.3 系统数据库设计 |
| 3.3.1 用户权限和用户角色数据库表 |
| 3.3.2 项目信息数据库表 |
| 3.3.3 规划计划数据库表 |
| 3.3.4 科研项目数据库表 |
| 3.3.5 投递数据库表 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 科研管理信息系统的实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统体系结构与数据库访问的实现 |
| 4.2.1 科研管理信息系统的B/S架构 |
| 4.2.2 Java EE的 SSH2 框架 |
| 4.2.3 达梦数据库访问的实现 |
| 4.3 系统功能的实现 |
| 4.3.1 系统开发环境 |
| 4.3.2 系统界面 |
| 4.3.3 规划计划管理功能模块的实现 |
| 4.3.4 科研项目管理功能模块的实现 |
| 4.3.5 其他业务管理功能模块的实现 |
| 4.3.6 数据管理功能模块的实现 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 论文工作的总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 下一步展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）高新信息技术驱动下的微电网风险管控模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微电网风险因素研究现状 |
| 1.2.2 新能源发电预测技术研究现状 |
| 1.2.3 微电网调度优化研究现状 |
| 1.2.4 需求响应研究现状 |
| 1.2.5 高新信息技术在微电网中的应用现状 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 1.4 本文主要创新点 |
| 第2章 微电网风险管控及高新信息技术相关理论 |
| 2.1 风险管控相关理论 |
| 2.2 微电网定义与关键技术 |
| 2.2.1 微电网定义与结构 |
| 2.2.2 微电网关键技术 |
| 2.3 相关高新信息技术概述 |
| 2.3.1 大数据技术 |
| 2.3.2 云计算技术 |
| 2.3.3 人工智能技术 |
| 2.3.4 物联网 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 高新信息技术驱动下的微电网风险因素识别 |
| 3.1 高新信息技术在微电网风险识别中的应用 |
| 3.2 微电网风险因素辨识 |
| 3.2.1 微电网发电侧风险因素辨识 |
| 3.2.2 微电网配电网侧风险因素辨识 |
| 3.2.3 微电网需求侧风险因素辨识 |
| 3.2.4 人为因素风险因素辨识 |
| 3.3 基于D数理论和DEMATEL法的微电网风险因素识别模型构建 |
| 3.4 微电网风险因素识别结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 高新信息技术驱动下的微电网发电侧风险管控 |
| 4.1 微电网发电风险因素分析 |
| 4.2 基于大数据和人工智能方法的风力发电预测模型 |
| 4.2.1 大数据和人工智能方法在风力发电预测中的应用 |
| 4.2.2 基于DM-WT-CS-SVM算法的风力发电预测模型构建 |
| 4.2.3 算例分析 |
| 4.3 基于深度神经网络的光伏发电预测模型 |
| 4.3.1 深度神经网络在光伏发电中的应用 |
| 4.3.2 基于深层神经网络(DNN)的学习算法构建 |
| 4.3.3 仿真验证 |
| 4.4 微电网发电侧风险管控措施 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 高新信息技术驱动下的微电网配电侧风险管控 |
| 5.1 微电网配电侧风险因素分析 |
| 5.2 基于多智能体和改进粒子群优化的微电网调度风险管控模型 |
| 5.2.1 多智能体技术和粒子群优化算法在微电网调度风险中的应用 |
| 5.2.2 Multi-agent system的构建 |
| 5.2.3 微电网目标函数构建 |
| 5.2.4 基于动态混沌搜索粒子群优化(DCPSO)算法构建 |
| 5.2.5 算例分析 |
| 5.2.6 结论 |
| 5.3 基于云计算和改进D-S证据理论的电力设备状态检修策略制定 |
| 5.3.1 云计算和改进D-S证据理论在电力设备状态检修中的应用 |
| 5.3.2 基于云模型和灰D-S证据理论模型的建立 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.3.4 结论 |
| 5.4 微电网配电侧风险管控措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 高新信息技术驱动下的微电网需求侧风险管控 |
| 6.1 微电网需求侧风险因素分析 |
| 6.2 基于粗糙集和CS-SVM的微电网电力用户供用电安全分析模型 |
| 6.2.1 粗糙集和CS-SVM在电力用户供用电安全风险分析中的应用 |
| 6.2.2 微电网电力用户用电安全检测指标体系 |
| 6.2.3 基于粗糙集和CS-SVM的电力用户供用电安全自动分析方法 |
| 6.2.4 算例分析 |
| 6.2.5 结论 |
| 6.3 基于物联网的微电网电力用户用电安全监测预警平台构建 |
| 6.3.1 物联网技术 |
| 6.3.2 电力用户用电安全检测与实现 |
| 6.3.3 总体架构 |
| 6.3.4 技术架构 |
| 6.3.5 业务架构 |
| 6.3.6 基于物联网的微电网电力用户供用电安全监测预警平台功能设计 |
| 6.4 微电网需求侧风险管控措施 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）跨源多维政务数据共享与服务创新研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究范围与目标 |
| 1.2.1 研究范围 |
| 1.2.2 研究目标 |
| 1.3 研究方法和研究路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究路线 |
| 1.4 研究主要内容与创新点 |
| 1.4.1 研究主要内容 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 政务数据共享研究现状 |
| 2.2 电子政务治理理论 |
| 2.3 数据共享协同理论 |
| 2.4 电子政务服务创新理论 |
| 2.5 信息技术基础理论 |
| 2.5.1 数据管道技术 |
| 2.5.2 区块链技术 |
| 2.5.3 大数据理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 电子政务治理理论框架下跨源多维数据共享模型 |
| 3.1 传统政务数据共享交换模式与问题 |
| 3.1.1 传统政务数据共享交换模式 |
| 3.1.2 存在问题的系统分析 |
| 3.2 电子政务治理顶层规划框架 |
| 3.3 跨源多维政务数据共享模型 |
| 3.4 跨源多维政务数据共享创新 |
| 3.4.1 跨源多维政务数据共享的结构创新 |
| 3.4.2 跨源多维政务数据共享的模式创新 |
| 3.4.3 跨源多维政务数据共享的机制创新 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 跨源多维政务数据共享的关键影响因素 |
| 4.1 影响因素评价方法分析 |
| 4.2 分析流程与影响因素集 |
| 4.2.1 政策驱动力因素 |
| 4.2.2 本级政府的条件因素 |
| 4.2.3 外包实施团队条件因素 |
| 4.2.4 组织管理因素 |
| 4.2.5 运行与管理因素 |
| 4.2.6 已经取得成果因素 |
| 4.3 关键影响因素识别模型选择 |
| 4.4 灰色关联与模糊聚类模型 |
| 4.4.1 灰色关联分析 |
| 4.4.2 模糊聚类 |
| 4.5 灰色模糊聚类的实证研究 |
| 4.6 结合得分曲线分析 |
| 4.6.1 突出关键类影响因素分析 |
| 4.6.2 一般重点类影响因素分析 |
| 4.6.3 其他类影响因素分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于跨源多维政务数据的服务创新 |
| 5.1 跨源多维政务数据的服务创新 |
| 5.2 技术驱动的政务服务创新 |
| 5.2.1 基于区块链的政务系统协同创新 |
| 5.2.2 基于区块链跨源多维政务数据共享架构 |
| 5.2.3 数字身份架构 |
| 5.2.4 数字身份主要功能流程 |
| 5.2.5 基于区块链政务服务创新成效 |
| 5.3 服务理念转变的政务服务创新 |
| 5.3.1 改进分解矩阵的G2B推荐系统模型 |
| 5.3.2 G2B推荐系统的架构设计 |
| 5.3.3 推荐系统的流程设计 |
| 5.3.4 推荐系统的分布式计算 |
| 5.3.5 实证计算与分析 |
| 5.3.6 转变政府职能服务创新分析 |
| 5.4 服务模式转变的政务服务创新 |
| 5.4.1 营商环境与个性化服务案例 |
| 5.4.2 政务个性化服务案例研究假设 |
| 5.4.3 政务个性化服务案例实证分析 |
| 5.4.4 政务个性化服务案例研究结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 跨源多维政务数据共享与服务绩效评价 |
| 6.1 跨源多维政务数据共享评价的模型及方法 |
| 6.2 绩效评价指标体系构建 |
| 6.2.1 跨源多维政务数据共享创新系统分析 |
| 6.2.2 评价指标描述 |
| 6.3 数据共享绩效评价 |
| 6.3.1 样本数据来源 |
| 6.3.2 结果分析 |
| 6.4 研究结论与启示 |
| 6.4.1 研究结论 |
| 6.4.2 实践启示与建议 |
| 6.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| (一)研究工作总结 |
| (二)结论的适应性 |
| (三)研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）基于云计算的综合运维管理平台关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源及背景 |
| 1.1.2 课题研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.0 综合运维管理体系研究现状 |
| 1.2.1 云计算技术现状 |
| 1.2.2 Hadoop技术研究现状 |
| 1.2.3 分类聚类算法的研究历史及现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的内容安排 |
| 第二章 基于云计算的综合运维管理平台 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 面向任务的综合运维管理体系结构研究 |
| 2.2.1 综合运维控制器 |
| 2.2.2 网络控制器 |
| 2.2.3 集群控制器和节点控制器 |
| 2.2.4 面向任务多目标需求的自适应虚拟机部署 |
| 2.3 基于管理代理的云计算网络资源监控技术 |
| 2.3.1 基于管理代理的云计算网络资源监控系统设计 |
| 2.3.2 虚拟机网络监控软件模型选择 |
| 2.3.3 基于管理代理的网络资源监控技术 |
| 2.4 面向任务的自适应云计算网络规划调度技术 |
| 2.4.1 面向任务多目标需求的资源视图及描述方法 |
| 2.4.2 基于层次分析法的虚拟机网络规划技术 |
| 2.4.3 基于负载特征值的综合负载优化调度技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于云计算的分布式运维服务选择算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 云服务选择 |
| 3.3 基于在线学习的服务选择策略 |
| 3.3.1 系统模型及公式推导 |
| 3.3.2 云服务选择算法的在线学习策略 |
| 3.4 仿真及结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Hadoop平台的运维数据分类算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于Hadoop平台的改进SPRINT算法 |
| 4.2.1 SPRINT算法改进 |
| 4.2.2 SPRINT算法的并行策略 |
| 4.3 基于Hadoop平台的数据分类实现 |
| 4.4 仿真及结论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于Hadoop平台的运维数据聚类算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于Hadoop平台的MMK-means算法 |
| 5.2.1 基于K-means的 MMK-means算法 |
| 5.2.2 基于Hadoop的 MMK-means算法实现 |
| 5.3 基于Hadoop平台的蚁群聚类算法 |
| 5.3.1 改进人工蚂蚁前期的盲目性策略 |
| 5.3.2 改进数据对象的放置策略 |
| 5.3.3 增加离散的数据对象处理策略 |
| 5.3.4 改进短期记忆的最佳匹配 |
| 5.3.5 并行改进的蚁群算法 |
| 5.5 仿真及结论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（9）基于大数据的计量项目全过程管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 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 主要问题及技术关键 |
| 1.4 课题研究目的及内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第2章 需求分析 |
| 2.1 业务现状 |
| 2.1.1 业务概述 |
| 2.1.2 需要解决的问题 |
| 2.2 系统功能性需求分析 |
| 2.2.1 计量项目前期分析与管理 |
| 2.2.2 计量项目库管理维护 |
| 2.2.3 计量项目实施过程管理 |
| 2.2.4 计量项目竣工验收管理 |
| 2.2.5 计量项目综合评价分析 |
| 2.3 非功能性需求分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统设计 |
| 3.1 设计原则 |
| 3.2 总体架构设计 |
| 3.3 功能架构设计 |
| 3.4 业务模块详细设计 |
| 3.4.1 计量项目前期分析与管理模块设计 |
| 3.4.2 计量项目库管理维护模块设计 |
| 3.4.3 计量项目实施过程管理模块设计 |
| 3.4.4 计量项目竣工验收管理模块设计 |
| 3.4.5 计量项目综合评价分析模块设计 |
| 3.5 数据库设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统实现与测试 |
| 4.1 相关理论与技术实现 |
| 4.1.1 计量项目全过程管理 |
| 4.1.2 计量项目大数据计算分析 |
| 4.2 系统实现与分析 |
| 4.2.1 计量项目前期分析与管理模块实现分析 |
| 4.2.2 计量项目库管理维护模块实现分析 |
| 4.2.3 计量项目实施过程管理模块实现分析 |
| 4.2.4 计量项目竣工验收管理模块实现分析 |
| 4.2.5 计量项目综合评价分析模块实现分析 |
| 4.3 系统测试 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）电力企业发展业务大数据分析系统研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 建设背景 |
| 2.1 需求分析 |
| 2.2 建设目标 |
| 2.3 应用前景 |
| (1) 支持基建决策 |
| (2) 升级客户分析 |
| (3) 加强协同管理 |
| (4) 丰富增值服务 |
| 3 系统研究与设计 |
| 3.1 业务设计 |
| 3.1.1 基础数据接入功能 |
| 3.1.2 数据统计分析功能设计 |
| 3.1.2. 1 企业经营情况分析 |
| 3.1.2. 2 电网投资经济效益分析 |
| 3.1.2. 3 企业发展能力财务比率分析 |
| (1) 企业营业发展能力分析 |
| (2) 企业财务发展能力分析 |
| 3.1.3 数据挖掘和数据分析模型 |
| 3.2 技术设计 |
| 3.2.1 系统技术选型 |
| 3.2.2 技术架构设计 |
| 4 系统应用效果与收益 |
| (1) 经济效益分析 |
| (2) 成本效益分析 |
| 5 结语 |
四、基于分布式计算的综合计划统计管理系统（论文参考文献）
- [1]电力企业大数据运营管控系统设计与实现[D]. 冼晋乾. 广东工业大学, 2020(02)
- [2]互联网时代工业企业统计研究[J]. 赵彦云,车明佳. 数量经济技术经济研究, 2020(05)
- [3]深圳金政软件公司竞争战略研究[D]. 余方波. 兰州大学, 2020(01)
- [4]基于云平台的河湖长制管理信息系统建设[D]. 何复寿. 长安大学, 2020(06)
- [5]国产平台下基于Java EE的科研管理信息系统设计与实现[D]. 宗冉. 国防科技大学, 2019
- [6]高新信息技术驱动下的微电网风险管控模型研究[D]. 蔺帅帅. 华北电力大学(北京), 2019(01)
- [7]跨源多维政务数据共享与服务创新研究[D]. 肖炯恩. 华南理工大学, 2019(01)
- [8]基于云计算的综合运维管理平台关键技术研究[D]. 王志浩. 中国电子科技集团公司电子科学研究院, 2018(03)
- [9]基于大数据的计量项目全过程管理系统的设计与实现[D]. 张立凯. 山东大学, 2018(02)
- [10]电力企业发展业务大数据分析系统研究[J]. 石金平,汪力,郭仕锐,陈胜国. 电子世界, 2017(14)