航空大数据

第1章  引言 1

1.1  大数据概念 2

1.2  大数据的知识体系 4

1.3  数据思维 5

1.4  物联网 6

1.5  云计算 7

1.5.1  概念 7

1.5.2  架构 7

1.6  人工智能 9

1.7  大数据产业链 10

1.7.1  数据采集 10

1.7.2  数据清洗 11

1.7.3  数据存储 12

1.7.4  数据分析和挖掘 12

1.7.5  数据可视化 12

1.8  大数据工程的实施 13

1.9  大数据平台工具简介 14

1.9.1  Hadoop 14

1.9.2  Spark 17

1.9.3  Storm 18

1.9.4  Sqoop 18

1.9.5  Zookeeper 18

1.9.6  Kafka 19

1.9.7  数据仓库 19

1.10  开源大数据挖掘工具简介 22

1.10.1  Mahout 22

1.10.2  Weka 23

1.10.3  Pentaho 23

1.11  航空领域应用与发展 23

小结 24

第2章  数据分析技术 25

2.1  引言 26

2.2  基本数据分析方法 26

2.2.1  信号处理方法 26

2.2.2  聚类与分类 28

2.2.3  关联分析 31

2.2.4  预测分析 35

2.2.5  层次分析法（AHP） 38

2.2.6  深度学习 40

2.2.7  强化学习 41

小结 42

第3章  航空制造大数据 43

3.1  简介 44

3.1.1  工业大数据 44

3.1.2  工业云 45

3.1.3  信息物理系统（CPS） 46

3.1.4  制造执行系统（MES） 46

3.1.5  大数据驱动的智能制造 47

3.2  航空制造业务模式分析 52

3.2.1  优化产品设计 53

3.2.2  智能车间 54

3.2.3  智能工厂 55

3.2.4  在线运维 57

3.3  基于工业流程管理的数据分析 57

3.3.1  系统框架 57

3.3.2  数据分析框架 60

小结 62

第4章  航空物流大数据 63

4.1  航空物流概况 64

4.2  航空物流业务分析 66

4.2.1  仓储 66

4.2.2  航空货运 67

4.2.3  物品配送 68

4.2.4  海关监管 70

4.2.5  产品维护 74

4.3  数据分析系统 74

4.3.1  大数据分析与管理平台 74

4.3.2  综合展示和分析平台 76

4.3.3  多式联运数据分析 76

4.3.4  物流管理与决策分析 77

4.3.5  托运人及货代管理 78

小结 79

第5章  跨境电商大数据 81

5.1  跨境电商发展现状 82

5.1.1  宏观政策 82

5.1.2  存在不足 83

5.1.3  新商业系统 83

5.2  跨境电商业务分析 84

5.2.1  跨境仓储 85

5.2.2  支付体系 86

5.2.3  安全体系 86

5.2.4  质量体系（追溯体系） 87

5.2.5  统计体系 89

5.2.6  商品体系 89

5.2.7  物流成本 89

5.3  数据来源与存在的问题 90

5.4  跨境电商大数据参考平台 91

5.4.1  应用系统功能 92

5.4.2  数据流和综合业务展示 92

5.4.3  数据交换、共享和汇总 93

5.4.4  数据仓库 93

5.4.5  商品推荐系统 95

小结 97

第6章  航空客运大数据 99

6.1  发展现状与政策 100

6.2  航空客运业务分析 101

6.2.1  机场管理与运营 102

6.2.2  航班的动态信息 103

6.2.3  旅客服务 103

6.2.4  航线管理与优化 104

6.2.5  燃油管理 105

6.3  大数据分析模型 105

6.3.1  数据仓库 106

6.3.2  企业效益分析 110

6.3.3  旅客画像 110

6.3.4  风险管理 112

6.3.5  供应链管理 113

6.4  案例分析 114

小结 114

第7章  面向企业的大数据服务 115

7.1  引言 116

7.2  企业征信 116

7.3  企业知识图谱 120

7.4  企业专利地图 125

小结 126

附录A  中英文对照表 127

附录B  国外大数据政策 130

附录C  国家大数据和人工智能政策 131

附录D  测试数据集 133

参考文献 134