面向RFID海量数据的若干数据挖掘技术研究的任务书.docx

面向RFID海量数据的若干数据挖掘技术研究的任务书
任务书
任务名称：面向RFID海量数据的若干数据挖掘技术研究
任务描述：尽管RFID技术已经被广泛应用于物流、制造业、零售等领域，但其应用的海量数据挖掘仍然面临很多挑战。本任务旨在研究面向RFID海量数据的若干数据挖掘技术，提高RFID数据的分析、预测和优化能力，为各行各业提供更加智能的物流、制造及销售解决方案。
任务执行内容：
1.收集并分析RFID海量数据：
通过RFID技术收集的数据十分庞大，包括物资运输、货物存储、库房管理等各个环节的数据。在本次任务中，我们将收集并分析RFID海量数据，包括不同物流场景下的数据、不同制造环节下的数据、不同零售环节下的数据。在数据分析过程中，我们将重点关注数据的属性分布、关联分析、异常检测等，为后续的数据挖掘建立数据基础。
2.研究RFID数据的预测技术：
RFID技术提供了实时的物流和制造数据，但很多这些数据是不规则的，随机的。为了更好的理解RFID数据，可以建立预测模型。在本次任务中，我们将研究RFID数据的预测技术，基于RFID数据的时间序列、趋势及周期特性等因素，建立时间序列模型、回归模型等，实现对RFID数据的预测和分析。预测的结果可以为企业制定高效的物流计划和生产计划提供重要依据。
3.研究RFID数据的分类技术：
RFID海量数据中包含大量的特征信息，例如物资属性、仓库属性、运输属性等，我们可以通过对这些特征进行分类分析，有效的帮助企业进行物资分类、存储管理、运输规划等。在本次任务中，我们将采用分类算法实现物资分类、库存管理、产业链配送等，并将分析分类结果对企业的经济效益产生的影响。
4.研究RFID数据的关联规则挖掘技术：
RFID数据常常大量包含各种类型的属性信息，用户可以通过将属性信息的不同组合进行分析，发现属性之间的关系并从中获取知识。在本次任务中，我们将研究RFID数据的关联规则挖掘技术，发现数据属性间的关联规律，从而为企业的销售、售后管理等提供有价值的信息。
任务执行要求：
1.组成一研究小组，每个小组由3名成员组成，分别担任任务负责人、技术负责人和研究负责人，完成任务的开展。
2.按时完成任务，并将研究成果提交给委托方。
3.研究成果需要包括任务的所有执行内容，并附上详细的文档和数据资料，以供后续参考使用。
任务预期成果：
本次任务旨在研究RFID海量数据的若干数据挖掘技术，预期成果如下：
1.完成RFID海量数据收集和分析工作，为后续任务的开展提供数据基础。
2.研究RFID数据的预测、分类和关联规则挖掘技术，提高RFID数据的预测和分析能力，为各行各业提供更加智能的决策支持。
3.提交详细的任务报告和数据资料，为RFID行业的发展和推广提供技术支持。
任务周期：5个月
任务预算：50万
任务评估：根据研究成果的贡献，综合评估研究小组的人员和作业质量，给予奖励或惩罚。