基于数据挖掘的辽宁铁通经营分析平台设计与实现的任务书.docx

基于数据挖掘的辽宁铁通经营分析平台设计与实现的任务书
任务书：
一、任务背景
随着信息技术的迅猛发展，企业大数据时代已经到来。在这个时代里，数据分析与挖掘成为了企业经营和管理中不可或缺的重要手段。不同于传统的经营分析方法，数据挖掘技术可以从大量的数据中高效地提取有用的信息，支持企业制定科学的经营策略和决策。因此，为辽宁铁通公司建立一个基于数据挖掘的经营分析平台，将会成为公司在未来的发展中相当重要和具有实际意义的探索。
二、任务目标
本项目的主要目标是设计和实现一个基于数据挖掘算法的辽宁铁通经营分析平台，该平台可以提供以下功能：
1.数据采集和处理：从辽宁铁通公司的相关系统中收集经营和管理数据，对这些数据进行处理和整理，并保存到数据库中。
2.数据可视化：通过图表、报表等方式将数据直观地呈现出来，以便管理者更好地理解和分析数据。
3.数据挖掘：使用常见的数据挖掘算法，例如分类、聚类、关联分析等来分析数据，探寻数据背后的规律和趋势。
4.预测和建议：通过对历史数据的分析，结合业务经验和专业知识，为企业制定科学的经营策略和决策提供建议。
三、任务内容
本项目需要完成的任务内容包括：
1.需求分析：深入了解辽宁铁通公司的业务需求，确定经营分析平台的具体功能和技术需求。
2.数据采集和处理：设计数据采集程序和数据处理流程，将经营和管理数据从辽宁铁通公司的相关系统中提取出来并整理到数据库中。
3.数据可视化：通过可视化技术实现数据呈现，对数据的特点和规律进行分析，深入了解经营和管理现状。
4.数据挖掘：使用常见的数据挖掘算法对经营和管理数据进行分析和挖掘，为企业制定科学的经营策略和决策提供支持。
5.预测和建议：基于数据分析和挖掘的结果，结合业务经验和专业知识，为企业提供科学的经营建议和决策支持。
四、任务方案
1.技术路线
本项目将采用以下技术路线：
（1）数据采集：使用Python语言编写爬虫程序，从辽宁铁通公司的相关系统中爬取经营和管理数据，并根据数据类型采用不同的数据处理程序实现数据的清洗和整理。
（2）数据存储：使用MySQL数据库存储经营和管理数据。
（3）数据可视化：使用JavaScript语言编写可视化程序，并使用Highcharts等图表库实现可视化效果。
（4）数据挖掘：使用Python语言编写数据挖掘程序，并使用scikit-learn等数据挖掘库实现常见的数据挖掘算法。
2.时间安排
本项目的时间安排如下：
任务名称时间节点
需求分析第1周
数据采集和处理第2-4周
数据可视化第5-6周
数据挖掘第7-10周
预测和建议第11-12周
3.成果要求
本项目需要提交的成果如下：
（1）需求分析报告：详细分析辽宁铁通公司的业务需求，确定经营分析平台的具体功能和技术需求。
（2）程序设计文档：详细说明数据采集、处理、可视化、挖掘等程序设计和实现过程。
（3）系统演示视频：使用视频演示系统的功能和使用过程。
（4）终期报告：总结经验和教训，概括本项目的主要成果和意义。
五、参考文献
[1]刘燕，许涛，邝智能.基于数据挖掘的成本管理研究[M].科学出版社,2015.
[2]黄鹏，吴清.大数据时代的企业经营分析[M].机械工业出版社,2016.
[3]杨国轩，袁国伟，李正宗.数据挖掘技术及应用[M].清华大学出版社,2017.
[4]唐红兵，杨春华，夏荣荣.大数据技术与应用[M].电子工业出版社,2018.