商业智能在股票信息系统中的应用与研究的任务书.docx

商业智能在股票信息系统中的应用与研究的任务书
任务书
任务名称：商业智能在股票信息系统中的应用与研究
任务目的：分析商业智能技术在股票信息系统中的应用价值及实现方法，构建可靠高效的股票信息系统。
任务内容：
1.调研商业智能技术的发展现状及其在股票信息系统中的应用情况；
2.分析商业智能技术在股票信息系统中的应用模式、关键技术及其优缺点；
3.设计股票信息系统的需求分析、系统架构及关键性能指标；
4.基于商业智能技术，构建股票信息分析模型，实现数据获取、存储、加工、可视化等功能；
5.进行实验验证，分析股票信息系统中商业智能技术的实际应用效果；
6.撰写论文，阐述商业智能技术在股票信息系统中的应用效果及研究价值。
任务时间安排：
1.调研商业智能技术的发展现状及其在股票信息系统中的应用情况，时间为1周；
2.分析商业智能技术在股票信息系统中的应用模式、关键技术及其优缺点，时间为1周；
3.设计股票信息系统的需求分析、系统架构及关键性能指标，时间为2周；
4.基于商业智能技术，构建股票信息分析模型，实现数据获取、存储、加工、可视化等功能，时间为3周；
5.进行实验验证，分析股票信息系统中商业智能技术的实际应用效果，时间为2周；
6.撰写论文，阐述商业智能技术在股票信息系统中的应用效果及研究价值，时间为2周；
总计10周。
任务成果：
1.调研报告，阐述商业智能技术的发展现状及其在股票信息系统中的应用情况；
2.分析报告，介绍商业智能技术在股票信息系统中的应用模式、关键技术及其优缺点；
3.系统设计报告，描述股票信息系统的需求分析、系统架构及关键性能指标；
4.系统实现报告，介绍基于商业智能技术构建的股票信息分析模型的实现细节，包括数据获取、存储、加工、可视化等功能的实现；
5.实验报告，分析股票信息系统中商业智能技术的实际应用效果；
6.论文，阐述商业智能技术在股票信息系统中的应用效果及研究价值，具有一定的学术价值和现实意义。
注意事项：
1.本课题需要采用相关的数据分析工具和编程语言，如Python、R、SQL等；
2.本课题需要依托相关的大数据平台进行开发和测试，如Hadoop、Spark等；
3.本课题需要收集和处理大量的股票信息数据，需要具备相关的数据处理技能。