基于SAS的港口统计决策支持系统研究与设计

论文摘要

随着国际经济与贸易的不断发展,任何一个行业都需要把握市场动态和信息,现代港口行业的信息化建设和管理越来越重要。港口货物吞吐量是衡量一个港口经济发展情况的晴雨表,其他统计指标和经营绩效指标也在不同程度上反映了一个港口的建设和发展情况。然而现在港口信息化系统中对于这些统计信息的预测和分析却不是很多,港口企业集团目前大都只是通过统计报表了解港口建设与航运市场的状况,而大量的报表信息纷繁复杂,并且报表模式相对固定,无法有效辅助决策。所以为港口的各项统计信息提供有效查询和设计预测方法,建立一个港口统计决策支持系统可以弥补港口常规战略分析的不足,指导港口的规划建设,对于实现港口信息化和促进地区经济发展具有重要的意义。本文首先介绍了港口统计决策支持系统开发涉及到的相关理论,然后重点阐述了港口统计决策支持系统的设计方案。本文根据系统开发流程进行论述：首先针对港口信息的统计查询和决策分析两种主要需求进行分析并设计流程,接着对系统进行总体设计和模块功能设计,然后以吞吐量预测为例对系统进行了应用实现,提供了相关分析和预测结果。最后本文进行了总结,提到了方案的不足之处,以及进一步要做的工作。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 引言
• 1.1 论文研究背景
• 1.1.1 我国港口发展背景
• 1.1.2 港口统计决策现状
• 1.2 论文研究意义与组织结构
• 1.2.1 论文研究意义
• 1.2.2 论文组织结构
• 2 文献综述
• 2.1 数据挖掘理论概述
• 2.1.1 数据挖掘定义和应用领域
• 2.1.2 数据挖掘技术手段
• 2.2 数据清洗ETL介绍
• 2.2.1 数据清洗定义
• 2.2.2 数据清洗过程
• 2.3 商业智能工具介绍
• 2.3.1 SAS系统及其模块概述
• 2.3.2 SAS系统特点
• 2.3.3 SAS数据挖掘方法论
• 2.3.4 SAS/IntrNet介绍
• 2.3.5 SAS/ETS介绍
• 3 港口统计决策支持系统分析
• 3.1 统计决策支持系统目标分析
• 3.1.1 本系统开发目标
• 3.1.2 本系统的管理范围和接口
• 3.2 港口统计决策支持系统流程设计
• 3.2.1 统计查询流程分析
• 3.2.2 预测分析
• 3.3 数据流程分析
• 3.3.1 数据来源分析
• 3.3.2 数据流动过程
• 4 港口统计决策支持系统设计
• 4.1 系统设计原则及要求
• 4.1.1 系统设计原则
• 4.1.2 系统性能需求
• 4.2 系统总体设计
• 4.2.1 系统框架选择:B/S模式
• 4.2.2 系统逻辑架构
• 4.2.3 系统功能结构
• 4.2.4 系统开发平台和运行环境设计
• 4.3 主要功能模块设计
• 4.3.1 系统权限管理、登录模块设计
• 4.3.2 统计查询模块设计
• 4.3.3 决策支持模块设计
• 4.4 数据库设计
• 4.4.1 数据库设计概述
• 4.4.2 数据库表设计
• 4.5 系统安全性设计
• 4.5.1 系统安全性内容
• 4.5.2 数据安全性来源和设计
• 4.5.3 网络安全性设计
• 5 系统实现的关键环节
• 5.1 系统界面设计环节
• 5.1.1 界面设计思想
• 5.1.2 具体界面设计
• 5.2 应用ARIMA时间序列模型的吞吐量预测实现
• 5.2.1 时间序列模型ARIMA介绍
• 5.2.2 SAS实现ARIMA过程
• 5.2.3 吞吐量预测指标设计
• 5.2.4 SAS/ETS的ARIMA过程及部分代码分析
• 6 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 进一步工作
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集