一、明细型字段内容巧输出（论文文献综述）
张芷溦[1]（2021）在《数据驱动的住院费用预测研究》文中认为背景:当前,过高的医疗费用是关系我国民生的一大问题。从国家的医疗保险相关机构以及患者个人的角度来看,控制医疗费用的过快增长能够在一定程度上为国家的医疗保险相关机构节省开支,也能够切实的缓解患者个人就医的经济负担。探究可能导致医疗费用过快增长的原因可知,可以从使得患者在就医过程中产生尽可能少的非必要支出的角度入手来控制医疗费用的过快增长。而以非医疗专业的角度来讲,要质疑一次诊疗活动中是否产生了非必要的支出,首先要得到一个对该次诊疗活动可能产生的费用的预期水平。与门诊诊疗相比,住院诊疗的过程往往涉及更多的收费项目并产生更多的费用,是医疗费用的主要组成部分,因此,如何较为准确的预测住院费用就成为了本文有待解决的问题方向。有研究表明,住院费用的多少通常与患者本身的一些特征相关,而大多数从患者特征角度出发探究住院费用预测问题的研究用于作为预测条件的患者特征还鲜有通过特征选择方法进行更为科学的选择的,因此本文将结合特征选择方法研究基于患者特征的住院费用预测方法。此外,住院费用实际上是由各种住院收费项目类别费用组成的,单纯的预测总住院费用其实是片面的,而以往的住院费用预测的相关研究中还鲜有对各类住院费用收费项目类别费用也进行预测的研究,因此,本文希望最终得到的预测方法不仅能够对总住院费用进行预测,还能够对住院收费项目的单类进行预测。目的:考虑到为每次的诊疗过程直接预测出一个较具体的费用水平的方法在实际诊疗场景中操作起来较为复杂,且若直接将预测的具体结果告知患者个人也不易于患者理解,因此本文将直接寻找一些住院费用通用预测规则来帮助医疗保险相关机构或患者个人通过将患者个人情况直接对比带入通用规则进行预测的预测方法,简单直接的得到一个住院费用的预测结果,并通过比较预测的住院费用和实际的住院费用来衡量某次住院诊疗过程的住院费用是否可能不合理。这种通用规则的含义可以表述为“具有某种（或某些）特征的患者,其总住院费用/某类住院收费项目费用相对于其他不具有上述特征的患者通常较高（或其他比较等级）且大部分在某区间范围内”,且该规则的可靠程度是可衡量的。将寻找上述住院费用通用预测规则的方法以“数据驱动的住院费用预测”的英文缩写DD-HCP（Data Driven Hospitalization Cost Prediction）命名,则设计并实现DD-HCP方法即为本文的主要目的。方法:使用数据驱动的思想,应用来源于某医院的医院信息系统（HIS）数据库中包含患者特征相关字段和住院费用相关字段的住院病例数据,并基于随机森林和关联规则设计与实现DD-HCP方法。其中,借助Python来实现DD-HCP方法,在实现DD-HCP方法的过程中,没有直接使用基于随机森林的特征选择和基于关联规则的关联分析的一般方法,而是做了一些更加适应问题解决的需求场景的变形与优化。成果:在DD-HCP方法的设计与实现过程中,本文同步进行了分过程的和整体的流程测试,从测试结果来看,该方法的功能和结果基本达到了设计预期。结论:本文在设计与实现DD-HCP方法的过程中同步进行了分过程的和整体的流程测试,说明了该方法具有一定的正确性和可用性。在完成了对DD-HCP方法的设计与实现后,本文将该方法推广应用到了“针对某科室”和“针对某病种”这两个特定的医疗场景中,分别得到了在这两个医疗场景下的一系列住院费用通用预测规则,并且在对得到的通用预测规则进行解释以赋予规则实际意义后,使用这些得到的住院费用通用预测规则对具有给定患者特征值的患者的总住院费用和各类住院收费项目费用进行了预测,再一次验证了DD-HCP方法的可用性和可推广性。
陈哲[2]（2021）在《运营商客户体验实时评测系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着市场竞争的日趋激烈,电信企业每年因客户流失导致收益下降的问题日趋严重,提升客户体验并挽留客户成为该行业当前的热点研究课题。本文参考国内外电信企业客户体验调查的技术手段和设计模式,对H省电信行业发展现状进行深入调查和分析,构建运营商客户体验实时测评系统。该系统通过分析实时反馈信息,定位客户不满意原因,据此制定合理的挽留策略,提升客户满意度和保证稳定的客户群体,提升其行业竞争力。主要工作如下:（1）系统需求分析:针对当前电信行业现状,利用多渠道开展调查工作,并从经济、技术、操作三个方面对系统进行可行性分析,在此基础上将系统分为工作台概览、系统测评、测评明细、系统管理四大模块。（2）系统设计:采用Vue+Spring Boot前后端分离开发模式,基于B/S架构并利用S pring、Spring MVC、My Batis技术构建系统,采用ECharts图库实现数据可视化,引入大数据处理平台进行数据存储和整合,为模型建设提供可靠的数据资源。（3）模型设计:通过测评系统提取客户数据,利用Python语言和Pandas等第三方模块对原始数据进行预处理,主要包括空值、重复值、异常值等特殊值。采用SMOTE等类不平衡采样方法对少数类样本进行处理,并对多种方法进行实验对比。最后利用随机森林与XGBoost算法构建模型,利用软投票法进行模型融合并进行评价,根据模型预测结果制定客户挽留方案。（4）系统测试:从功能性和非功能性方面对系统进行测试,检查系统的核心功能是否满足实际需求,并在兼容性、稳定性、性能等方面的表现是否符合期望。测试结果表明运营商客户体验实时评测系统在功能性与非功能性方面均符合用户期望。综上所述,运营商客户体验实时评测系统旨在采用多种业务调研方式,结合大数据处理平台的数据存储技术和计算技术对客户反馈信息进行实时测评,利用数据挖掘技术构建客户满意度模型,预测客户不满意原因,最后根据预测结果调整营销策略,防止客户流失,减小企业损失。
张镜懿[3]（2020）在《基于聚类算法的互联网个人消费贷款定价研究》文中认为
浦捷[4]（2020）在《惠源公司电气运行监测管理系统设计与实现》文中研究说明本文论述惠源公司面向电力生产运行过程的电气运行监测管理系统,着重于其软件的功能分析、设计与实现工作。该系统是基于小型电力企业的设备运行管理需求而建立的信息化管理平台,核心目的是在满足小型电力企业的资源可用性和成本约束等条件下,保障电力生产的效益和设备运行的安全可靠性。全文基于软件工程的科学概念、方法和技术论述该系统的软件开发工作。首先从总体需求和具体的用户功能两个方面论述了该软件的需求分析,给出了必要的用例图等需求模型,特别是较为详细地讨论了基础信息管理、运行信息监测、告警管理、故障及检修信息管理等方面的功能需求,然后从系统架构、数据库设计和模块设计等方面论述了软件系统的设计方案,较详细地阐述了主要软件模块的内部数据和接口组成,给出了主要的流程图和数据库表等设计模型的部分实例,最后在此基础上较为概略地论述了程序的实现和测试等工作。该软件系统的开发在总体上基于面向对象的理论与方法,基于C#完成编程,数据库采用Oracle,总体架构具有客户/服务器模式。系统目前已完成初步测试,较好地满足了提高企业电力生产运行过程的准确性和可靠性等开发目标,取得了良好的效果。
孙一镜[5]（2020）在《基于ERP的地产行业商业智能报表系统的设计与实现》文中研究表明ERP系统的推广使用有助于促进企业各项业务开展更加规范化、制度化、透明化,对于提升企业内部管理水平具有重要意义。近年来,某国有地产企业逐步建成了多项业务ERP系统,通过对系统中各类经营数据进行报表分析,挖掘其潜在商业价值已成为企业决策的重要依据。由于ERP系统往往专注于单项具体业务的管理,已不能满足企业管理者对多元化业务主题的综合分析需求。此外,ERP系统生成的报表样式和数据类型较为单一,往往需要业务人员二次加工,给业务人员增加了出错的概率和工作处理的时间,降低了企业管理者的决策效率。为此,该企业计划建设一套商业智能报表系统,通过对异构ERP中业务数据的采集、整合、分析、可视化展现,为管理者提供科学、便捷的辅助决策信息,提升企业的市场竞争力。本文的主要工作如下:1.本文采用调查研究的方式,对某地产企业的商业智能报表系统进行了系统的需求分析。结合该企业情况,对系统的用户类别、功能需求以及非功能需求进行了梳理。在此基础上,较为充分的梳理了该系统的主要业务流程和功能模块分布,为下一步的系统设计工作奠定了良好的基础。2.本文在对系统需求分析的基础上,对商业智能报表系统各功能模块进行了总体设计,并结合用例图、时序图等方式对设计过程进行了说明。项目采用B/S架构,使用Oracle建立数据仓库,Fine Report为报表分析平台,Kettle作为ETL工具。有效的打通各个业务系统之间的数据隔阂,形成了统一的数据共享中心。3.本文按照数据处理分析流程,实现了整个商业智能报表系统。对ERP数据的采集、存储、分析的结果进行了可视化展现,有效提升了报表数据的可读性。同时结合运行情况对系统进行测试。目前该系统已成功上线运行,有效的为该企业节省了人力成本,提高了决策效率,对地产企业商业智能报表系统建设具有参考意义。
霍明霞[6]（2020）在《基于大数据的通信企业智慧审计系统设计与应用》文中研究指明在当今数据大爆炸的时代,传统审计模式已经不能适应日趋复杂的经营环境所带来的变化,大数据审计势在必行,随着通信企业公司管理和经营的系统化、信息化和智能化,各项审计内容和业务资料数据量越来越大。传统的审计工作主要是线下审计,任务繁重、临时性强,并且审计人员较少,缺少统一的数据集市和分析模型支撑,缺乏系统化、常态化、可视化的风险管控与预警,对企业生产经营数据信息的不能够及时有效实现风险管控,做不到对审计数据的全面预知和准确分析,使风险的识别和防范存在滞后性。为了解决传统审计出现的诸多问题,在本次设计中,结合自己多年在通信企业的审计系统建设项目的经验,以智慧审计为研究对象,以大数据为背景,针对审计系统如何在大数据背景下的应用展开研究。通过梳理通信企业审计的相关业务流程,学习业界先进的开发架构,依托大数据平台搭建审计数据集市,以审计思路为线索,以业务系统数据为基础,通过审计模型工具将复杂的审计思路固化在审计系统中,提供数据建模、数据分析与探索能力,实现审计数据在线可视化界面分析和风险系统化管理。采用本设计方案建设的审计系统已投入使用,运行状态良好。审计信息化应用成效显着,由被审单位提供第二手资料调整为审计组直接通过系统获取第一手资料,从被动的数据临时提供,到主动的标准化数据服务。数据从抽样数据变成全量数据,全面提高通信企业识别风险的及时性和准确性,实现在线审计,节约审计成本,提升审计效率,节省人力。从带着需求去审计,到带着数据、带着疑点去审计,有效提升项目开展效率和质量。实现企业风险防控智慧化,为企业转型升级战略提供强有力的支撑保障,也为其它行业在大数据场景下如何开展智慧审计工作提供了范本。
王健俊[7]（2020）在《财务共享模式下A建筑企业采购业务内部控制优化 ——基于机器学习和RPA技术》文中认为随着企业规模的不断扩大以及信息化建设的普及,财务共享服务模式近年来受到大型集团企业的广泛关注,大数据、人工智能等新一代信息技术与财务共享模式相结合也迎来了新的快速发展阶段。在智能化背景下,财务共享模式以业财流程为基础、服务需求为导向,向企业的财务共享服务中心提供灵活、高效的服务优化解决方案,从而帮助企业实现财务管理的转型。财务共享模式下,随着业财流程的改变,企业内部控制的风险和重点也随之发生转移。基于上述理念的财务共享模式下采购业务内部控制是将大数据与人工智能等技术运用于企业在建立财务共享服务中心后的采购至应付完整流程的内部控制工作之中,其目的在于加强企业的内外部风险防范、监督评价体系的完善以及提高共享服务的运营效率和质量。本文以A建筑企业作为案例对象,在阐述了财务共享、采购业务内部控制、机器学习、机器人流程自动化的相关概念及理论基础之上,通过实地调研、高管访谈和信息收集,描述并梳理了其整个采购业务流程,剖析了财务共享模式下A企业采购业务内部控制现状及存在的问题,在此基础上分析了智能化背景下A企业的内部控制优化需求。在具体方案的设计和实施上,本文紧紧围绕企业的需求目标,首先探讨了采购内部控制效果评价机制匮乏的问题,运用AHP-BP神经网络法构建了一套全面衡量内部控制效果的科学评价体系,用于分析企业执行内部控制的现状,从而为企业有效度量内部控制的实施效果,以及实现采购过程持续动态化的评价与监督提供一定参考借鉴。其次,针对企业因对供应商选择不当而可能产生的上游物资采购风险问题,以供应商信用等级作为目标属性,构建C4.5决策树模型筛选出了影响供应商信用高低的关键因素,并生成相应的评估决策规则,帮助企业改变原先主观模糊判断或仅仅依靠第三方评级机构的结论来作为最优供应商选择的依据。此外,本文还引入了RPA技术从采购合同读取自动化、发票图像识别自动化、票据匹配自动化三大子流程的优化点出发,实现了企业对采购票据全程自动化管控的需求,进而有助于企业在降低人为差错、舞弊情况发生的同时,还能提高票据的处理效率。最后为保证上述方案的有效实施,从制度、人才、数据和技术四方面提出相关的保障措施建议。通过机器学习和RPA技术对A企业财务共享模式下的采购业务内部控制进行优化,有利于解决A企业在内部控制执行过程中所面临的评价机制缺陷、供应商选择不当、票据管控混乱等方面的难题,在智能化背景下实现其监督评价、风险防范、经济效率的三大内部控制优化目标,进而为推进人工智能技术与企业精细化、科学化管理的交叉结合提供一种有价值的思路范例。
袁敏莉[8]（2019）在《基于安卓移动平台的企业知识型OA系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理随着互联网时代的到来,移动宽带技术的突破,已经进入4G时代,手机、平板电脑已经逐渐成为普及使用工具,知识水平也在随着科技的进步发展和更新,办公自动化管理已逐渐成为企业内部信息化管理的一个重要内容。过去传统的办公模式已经无法满足现代化企业的发展,因为传统办公无论是发布公告还是下发文件,都要基于纸质来进行传达,而且传达速度也比较缓慢,若是某个环节的关键性人物出差或是临时请假不在岗位,可能某份文件就无法及时签署,无法继续流转,产生停滞状态,可能耽误公司众多工作的进程。还有公司一些项目好的经验或是一些有价值的资料,无法及时分享给每个员工,所以如何推动企业办公自动化管理,建立一套有效快捷的处理公司业务的自动化系统,尤为重要,不仅是能够节省企业的人力物力,还要能及时处理一些复杂的业务数据和管理流程以及时能够获取有效知识,这都成为很多公司重点解决问题。所以针对传统办公模式的缺陷和不足之处,本文根据某证券公司的实际情况为出发点,基于用户需求,设计开发了一套基于安卓系统的移动办公自动化管理系统。这个系统主要是采用安卓技术为基础,因为安卓系统现在是手机主流系统,而且能够兼容很多应用程序,使用起来也非常简单,容易入手。本系统功能模块设计主要划分为七个模块,分别是个人办公管理、公文管理、工作流管理、通讯录管理、业务资料库、经验库、问题库。公司可以通过基于安卓移动办公自动化管理系统这些模块实现企业无纸化办公,员工直接登录手机上的这个自动办公平台的客户端,在平台上就可以随时随地收发文件,报送上级部门批复的文件,文件的审批,报表的传送,会议通知等,这些流程再也不用纸质的起草,所有这些都是通过使用自动办公平台以电子化方式进行处理,而且还能分享业务资料、经验和提出问题,员工之间也可以进行互动,通过这样一个平台,不仅能帮助公司节省开支,也能提高员工工作效率,还能促进企业部门与部门,员工与员工之间的融合。
周鹏[9]（2020）在《基于大数据平台的K12在线教育数据仓库设计与实现》文中研究表明近年来,随着互联网的发展人们产生的数据越来越多,为了处理并挖掘这些数据的价值,大数据技术得到了飞速的发展与应用。Hive作为构建与大数据基础平台之上的开源数据应用,具有高扩展性、高容错性、模式自由的特性,能很好地满足企业级数据仓库地需求。因此,各个行业已经开始大力建设基于大数据平台的数据仓库,通过其对数据进行采集、处理挖掘出其潜在的价值。本论文以K12在线教育的业务需求为背景,在充分研究企业业务需求的基础上,对基于大数据平台的K12在线教育数据仓库进行了总体的系统架构设计,针对数据处理过程进行了数据流向框架设计及技术选型。通过大数据生态开源组件搭建并部署Hadoop集群,编写Flume、Kafka等程序采集课堂埋点日志,使用Java编程语言在日志Etl清洗、转换、脱敏后接入Hive。将已有地Mysql业务库数据通过Sqoop导入Hive,采用Shell编程语言开发数据一致性校验脚本,对进入数据仓库的数据进行正确性校验。结合K12在线教育企业具体的业务需求采用维度建模,选取星型模式进行数据仓库分层设计与开发,最终完成了数据仓库的设计与实现,并对数据仓库实现的功能进行展示与分析。本论文完成了基于大数据平台K12在线教育数据仓库的设计与实现,提供了标准的报表及看板的展示,满足了各个业务部门的业务需求,通过模型建立支持了数据多维分析,增强了信息处理能力,并且为数据挖掘打下了基础。
熊拥军,崔永[10]（2019）在《高校图书馆资源利用大数据统计分析方法及技术实现——以中南大学图书馆为例》文中指出高校图书馆读者入馆、借阅、数字资源的检索与下载等利用情况的统计分析结果,可为图书馆的管理与服务提供量化依据和决策支持。近年来,许多高校图书馆一般在每年年初发布本馆的资源利用报告,其一经发布就在读者中引起了强烈的反响,激发了读者利用图书馆的兴趣,同时也反映了图书馆在管理与服务中所做出的成绩和存在的问题。高校图书馆对这项工作都非常重视。高校图书馆在制作和发布图书馆资源利用报告的过程中,主要存在以下问题:①依靠人工与传统数据库技术来统计分析,工作量大,参与人员较多,大规模数据统计执行速度慢,制作周期长;②数据问题影响统计分析准确性,
二、明细型字段内容巧输出（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、明细型字段内容巧输出（论文提纲范文）
（1）数据驱动的住院费用预测研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 住院费用预测相关研究现状 |
| 1.2.2 住院费用特征选择相关研究现状 |
| 1.2.3 随机森林相关研究现状 |
| 1.2.4 关联规则相关研究现状 |
| 1.2.5 研究现状综述 |
| 1.3 研究内容与创新点 |
| 1.4 研究意义与价值 |
| 1.5 研究路线 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 随机森林概述 |
| 2.1.1 随机森林的基分类器——决策树 |
| 2.1.2 随机森林基本原理 |
| 2.1.3 随机森林的重要特性 |
| 2.1.4 利用随机森林做特征选择的原理 |
| 2.2 关联规则概述 |
| 2.2.1 关联规则基本概念 |
| 2.2.2 Apriori经典关联规则挖掘算法原理 |
| 2.3 在PYTHON中使用随机森林和关联规则 |
| 2.3.1 在Python中使用随机森林 |
| 2.3.2 在Python中使用关联规则 |
| 3 住院病例数据获取与预处理 |
| 3.1 原始住院病例数据获取 |
| 3.1.1 HIS数据库中住院病例相关数据简介 |
| 3.1.2 从HIS系统获得原始住院病例数据 |
| 3.2 原始住院病例数据清洗 |
| 3.2.1 排除无意义数据 |
| 3.2.2 缺失数据处理 |
| 3.2.3 异常数据处理 |
| 3.3 形成最终可用的住院病例数据 |
| 3.3.1 费用类数据字段分类打标签 |
| 3.3.2 连续型患者特征字段数据分箱 |
| 3.3.3 离散型患者特征字段编码处理 |
| 3.3.4 最终的住院病例数据形式描述 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 DD-HCP方法的设计与实现 |
| 4.1 过程设计一:基于随机森林的住院患者特征选择 |
| 4.1.1 过程概述及数据需求描述 |
| 4.1.2 过程流程设计与实现 |
| 4.1.3 过程流程测试与结果 |
| 4.2 过程设计二:基于关联规则的患者特征与住院费用关联分析 |
| 4.2.1 过程概述及数据需求描述 |
| 4.2.2 过程流程设计与实现 |
| 4.2.3 过程流程测试与结果 |
| 4.3 完整的DD-HCP方法的整合实现 |
| 4.3.1 DD-HCP方法的输入输出和其他处理需求描述 |
| 4.3.2 DD-HCP方法的完整流程实现 |
| 4.3.3 DD-HCP方法的结果分析与解读 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 DD-HCP方法的应用与对比 |
| 5.1 在某科室的医疗场景中应用DD-HCP方法 |
| 5.1.1 某科室住院病例数据获取与预处理 |
| 5.1.2 应用DD-HCP方法 |
| 5.1.3 结果分析、解读与使用 |
| 5.2 在某病种的医疗场景中应用DD-HCP方法 |
| 5.2.1 某病种住院病例数据获取与预处理 |
| 5.2.2 应用DD-HCP方法 |
| 5.2.3 结果分析、解读与使用 |
| 5.3 DD-HCP方法与其他住院费用预测方法的对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 得到初步可用的原始住院病例数据的完整SQL语句 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）运营商客户体验实时评测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关技术及理论 |
| 2.1 系统开发工具 |
| 2.2 系统服务器端框架 |
| 2.2.1 Spring MVC |
| 2.2.2 My Batis |
| 2.2.3 Spring Boot |
| 2.3 系统前端框架 |
| 2.4 相关理论 |
| 2.4.1 不平衡数据处理方法 |
| 2.4.2 集成学习 |
| 2.4.3 决策树算法 |
| 2.4.4 随机森林算法 |
| 2.4.5 XGBoost算法 |
| 2.4.6 软投票法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能性需求分析 |
| 3.1.2 非功能性需求分析 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 系统详细设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.1.1 系统总体架构 |
| 4.1.2 前端架构 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.2.1 系统登录 |
| 4.2.2 系统工作台 |
| 4.2.3 系统测评 |
| 4.2.4 系统测评明细 |
| 4.2.5 系统管理 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库设计方案 |
| 4.3.2 数据库实体表设计 |
| 4.4 固网客户满意度模型设计 |
| 4.4.1 模型总体设计 |
| 4.4.2 固网数据说明 |
| 4.4.3 数据预处理 |
| 4.4.4 不平衡数据处理 |
| 4.4.5 模型构建 |
| 4.4.6 模型评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统实现与测试 |
| 5.1 登录模块实现 |
| 5.2 工作台模块实现 |
| 5.2.1 工作台总览 |
| 5.2.2 分类概览可视化 |
| 5.2.3 渠道概览可视化 |
| 5.3 系统测评模块实现 |
| 5.3.1 宽带网络测评 |
| 5.3.2 宽带装移测评 |
| 5.3.3 宽带修障测评 |
| 5.3.4 客户投诉测评 |
| 5.3.5 热线测评 |
| 5.4 实时体验测评明细模块实现 |
| 5.4.1 宽带网络服务 |
| 5.4.2 装移服务 |
| 5.4.3 修障服务 |
| 5.4.4 客户投诉服务 |
| 5.4.5 客服热线服务 |
| 5.5 系统管理模块实现 |
| 5.5.1 部门人员管理 |
| 5.5.2 角色管理 |
| 5.5.3 管理员信息管理 |
| 5.5.4 固网用户满意度实现 |
| 5.6 系统测试 |
| 5.6.1 系统测试环境 |
| 5.6.2 系统功能测试 |
| 5.6.3 系统非功能测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）惠源公司电气运行监测管理系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 应用背景和意义 |
| 1.2 工业生产运行监测管理的理论基础 |
| 1.3 运行监测管理信息化的技术基础 |
| 1.4 全文内容组织 |
| 2 需求分析 |
| 2.1 总体需求分析 |
| 2.2 基础信息管理功能 |
| 2.3 运行信息监测功能 |
| 2.3.1 调度信息管理 |
| 2.3.2 运行数据采集和处理 |
| 2.4 告警管理功能 |
| 2.5 故障及检修信息管理功能 |
| 3 系统设计 |
| 3.1 系统架构 |
| 3.2 系统数据库 |
| 3.3 基础信息管理模块的设计 |
| 3.4 运行信息监测模块的设计 |
| 3.4.1 调度信息管理子模块 |
| 3.4.2 运行数据管理子模块 |
| 3.5 告警信息管理模块的设计 |
| 3.6 故障及检修信息管理模块的设计 |
| 4 系统实现 |
| 4.1 编程开发及工具 |
| 4.2 基础信息管理模块的实现 |
| 4.3 运行信息监测模块实现 |
| 4.4 告警信息管理模块实现 |
| 4.5 故障及检修信息管理模块实现 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 测试方法 |
| 5.2 测试用例 |
| 5.3 测试结果 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于ERP的地产行业商业智能报表系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究情况 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 2 相关理论及技术 |
| 2.1 系统技术背景 |
| 2.2 相关理论及技术 |
| 2.2.1 ETL数据采集技术 |
| 2.2.2 数据仓库 |
| 2.2.3 联机分析处理OLAP |
| 2.2.4 数据挖掘 |
| 2.2.5 Fine Report报表工具 |
| 2.2.6 商业智能报表系统 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 企业经营情况分析 |
| 3.1.1 企业业务范围及行业特点 |
| 3.1.2 地产业务管理流程 |
| 3.1.3 企业现有ERP系统建设情况 |
| 3.2 系统用户分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 注册登录需求 |
| 3.3.2 数据采集需求 |
| 3.3.3 数据仓库需求 |
| 3.3.4 数据分析需求 |
| 3.3.5 报表可视化需求 |
| 3.3.6 权限管理需求 |
| 3.4 系统非功能需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 系统总体设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 物理拓扑结构设计 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.4 注册与登录模块设计 |
| 4.5 数据采集功能设计 |
| 4.5.1 ERP及线下数据管理 |
| 4.5.2 ETL过程设计 |
| 4.6 数据仓库功能设计 |
| 4.6.1 数据存储结构设计 |
| 4.6.2 数据规范控制 |
| 4.6.3 数据建模设计 |
| 4.7 数据分析功能设计 |
| 4.7.1 数据主题设计 |
| 4.7.2 数据指标设计 |
| 4.8 报表可视化功能设计 |
| 4.9 权限管理功能设计 |
| 4.10 本章小结 |
| 5 系统实现 |
| 5.1 注册登录功能实现 |
| 5.2 数据采集功能实现 |
| 5.2.1 数据源管理实现 |
| 5.2.2 ETL过程实现 |
| 5.3 数据仓库功能实现 |
| 5.3.1 多维存储结构实现 |
| 5.3.2 多维数据表实现 |
| 5.4 数据分析功能实现 |
| 5.4.1 人力数量结构分析 |
| 5.4.2 人员变动情况分析 |
| 5.4.3 薪资情况分析 |
| 5.5 报表可视化功能实现 |
| 5.5.1 管理驾驶舱实现 |
| 5.5.2 固定格式报表实现 |
| 5.5.3 文本填报报表实现 |
| 5.5.4 移动端报表实现 |
| 5.6 权限管理功能实现 |
| 5.6.1 功能权限实现 |
| 5.6.2 数据权限实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 系统测试概述 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历与研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于大数据的通信企业智慧审计系统设计与应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究思路和内容 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究内容 |
| 第二章 大数据基础理论与审计应用 |
| 2.1 大数据 |
| 2.1.1 大数据的概念 |
| 2.1.2 大数据的特点 |
| 2.2 数据集市 |
| 2.2.1 数据集市的概念 |
| 2.2.2 数据集市的特点 |
| 2.3 MPP数据库 |
| 2.3.1 MPP数据库概念 |
| 2.3.2 MPP数据库特点 |
| 2.4 分布式ETL |
| 2.4.1 分布式ETL的概念 |
| 2.4.2 分布式ETL的特点 |
| 2.5 审计 |
| 2.5.1 审计的概念 |
| 2.5.2 审计的特点 |
| 第三章 通信企业大数据审计现状及需求分析 |
| 3.1 通信企业审计现状 |
| 3.2 通信企业审计系统的需求分析 |
| 第四章 审计数据集市设计 |
| 4.1 设计原则 |
| 4.2 数据架构设计 |
| 4.3 数据处理流程 |
| 4.4 数据结构 |
| 第五章 基于大数据的通信企业智慧审计系统设计 |
| 5.1 系统总体设计 |
| 5.1.1 总体架构 |
| 5.1.2 技术架构 |
| 5.1.3 功能架构 |
| 5.2 应用功能设计 |
| 5.2.1 自助探索分析 |
| 5.2.2 模型管理 |
| 5.2.3 扫描视图 |
| 5.2.4 风险预警 |
| 5.2.5 工单管理 |
| 5.2.6 风险报告 |
| 5.2.7 知识库 |
| 5.2.8 系统管理 |
| 第六章 基于大数据的通信企业智慧审计系统设计应用 |
| 6.1 日常风险扫描 |
| 6.2 经责审计 |
| 6.3 专题审计 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）财务共享模式下A建筑企业采购业务内部控制优化 ——基于机器学习和RPA技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 财务共享相关研究 |
| 1.2.2 采购内部控制相关研究 |
| 1.2.3 财务智能化相关研究 |
| 1.2.4 过往研究述评 |
| 1.3 研究目的和意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容及文章结构 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文的创新点 |
| 2 相关概念和理论基础 |
| 2.1 财务共享 |
| 2.1.1 财务共享服务的概念 |
| 2.1.2 财务共享中心的业务范围 |
| 2.1.3 财务共享服务中心的信息系统构成 |
| 2.2 采购业务内部控制 |
| 2.2.1 采购业务内部控制的含义 |
| 2.2.2 采购业务内部控制的目标 |
| 2.3 机器人流程自动化 |
| 2.3.1 机器人流程自动化概念 |
| 2.3.2 机器人流程自动化特征 |
| 2.3.3 机器人流程自动化在财务中的应用场景 |
| 2.4 机器学习相关理论 |
| 2.4.1 机器学习的概念 |
| 2.4.2 机器学习的主要算法 |
| 3 A企业采购业务内部控制现状描述及问题分析 |
| 3.1 A企业概况 |
| 3.1.1 A企业简介 |
| 3.1.2 A企业财务共享中心概况 |
| 3.2 财务共享模式下的A企业采购业务内部控制现状及问题 |
| 3.2.1 A企业内部控制建设情况 |
| 3.2.2 A企业采购业务内部控制现状 |
| 3.2.3 A企业采购业务内部控制现存的问题分析 |
| 4 财务共享模式下A企业采购业务内部控制优化设计 |
| 4.1 基于机器学习的A企业采购业务内部控制优化框架 |
| 4.2 基于AHP-BPNN的采购内部控制科学评价方案 |
| 4.2.1 AHP的评价指标权重初定 |
| 4.2.2 BP神经网络的评价指标权重优化 |
| 4.3 基于C4.5 决策树的供应商信用智能评估方案 |
| 4.3.1 供应商信用评估指标选择 |
| 4.3.2 C4.5 决策树的生成与剪枝 |
| 4.4 基于RPA的采购票据自动化管控方案 |
| 4.4.1 RPA对采购票据管控的适配性分析 |
| 4.4.2 采购票据稽核流程的RPA设计 |
| 5 财务共享模式下采购业务内部控制优化的实施与建议 |
| 5.1 基于机器学习的A企业采购业务内部控制优化的实施 |
| 5.1.1 采购内部控制科学评价的实例分析 |
| 5.1.2 供应商信用智能评估的实例分析 |
| 5.1.3 采购票据自动化管控的实例分析 |
| 5.2 优化实施的保障措施 |
| 5.2.1 制度保障 |
| 5.2.2 人才保障 |
| 5.2.3 数据保障 |
| 5.2.4 技术保障 |
| 6 研究总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（8）基于安卓移动平台的企业知识型OA系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.3 研究的意义 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 相关技术与理论 |
| 2.1 安卓技术 |
| 2.2 应用组件 |
| 2.3 数据解析技术 |
| 2.4 BPM工作流技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 企业背景 |
| 3.2 业务关系分析 |
| 3.3 功能性需求分析 |
| 3.3.1 个人办公需求分析 |
| 3.3.2 公文管理需求分析 |
| 3.3.3 工作流需求分析 |
| 3.3.4 通讯录管理需求分析 |
| 3.3.5 业务资料库需求分析 |
| 3.3.6 经验库需求分析 |
| 3.3.7 问题库需求分析 |
| 3.4 非功能需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 工作流架构设计 |
| 4.2 网络拓扑设计 |
| 4.3 功能模块设计 |
| 4.3.1 个人办公管理模块 |
| 4.3.2 公文管理模块 |
| 4.3.3 工作流管理模块 |
| 4.3.4 通讯录管理模块 |
| 4.3.5 业务资料库模块设计 |
| 4.3.6 经验库模块设计 |
| 4.3.7 问题库模块设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 数据库概念设计 |
| 4.4.2 数据库表结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统开发环境 |
| 5.2 系统运行环境 |
| 5.3 功能模块实现 |
| 5.3.1 系统登录管理实现 |
| 5.3.2 个人办公模块实现 |
| 5.3.3 公文管理模块实现 |
| 5.3.4 工作流模块实现 |
| 5.3.5 通讯录管理模块实现 |
| 5.3.6 业务资料库管理的实现 |
| 5.3.7 经验库管理的实现 |
| 5.3.8 问题库管理的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试方法 |
| 6.2 测试环境 |
| 6.2.1 单元测试工具 |
| 6.2.2 性能测试过程 |
| 6.2.3 单元测试用例分析 |
| 6.3 测试结论 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 进一步展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于大数据平台的K12在线教育数据仓库设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 本论文的研究进展 |
| 1.2.1 数据仓库发展现状 |
| 1.2.2 K12 在线教育行业发展现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本文的论文的组织结构 |
| 第2章 相关技术基础 |
| 2.1 大数据开源生态 |
| 2.2 大数据获取技术 |
| 2.3 大数据平台资源管理技术 |
| 2.4 大数据处理技术 |
| 2.5 企业级数据仓库 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 需求分析与方案设计 |
| 3.1 需求整理 |
| 3.1.1 功能性需求 |
| 3.1.2 非功能性需求 |
| 3.2 系统体系设计 |
| 3.2.1 总体架构设计 |
| 3.2.2 系统功能架构 |
| 3.2.3 系统技术选型 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 数据仓库设计与实现 |
| 4.1 基于虚拟化的大数据平台搭建 |
| 4.1.1 Ambari集群部署 |
| 4.1.2 数据库环境配置 |
| 4.2 数据接入与处理实现 |
| 4.2.1 数据源分析与定义 |
| 4.2.2 日志采集与接入HDFS |
| 4.2.3 业务库数据导入与导出 |
| 4.2.4 实时自动同步业务库信息至数据仓库 |
| 4.2.5 数据的一致性校验 |
| 4.3 K12 在线教育数据仓库模型设计 |
| 4.3.1 业务主题的划分 |
| 4.3.2 数据仓库模型建模 |
| 4.3.3 数据仓库分层设计 |
| 4.3.4 宽表的设计与开发 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 数据仓库在K12 在线教育领域的验证与实现 |
| 5.1 Hive数据仓库数据导入导出验证 |
| 5.2 K12 在线教育数据仓库性能分析 |
| 5.3 看板与报表的展示与分析 |
| 5.4 课次分析报告实时生成与推送 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、明细型字段内容巧输出（论文参考文献）
- [1]数据驱动的住院费用预测研究[D]. 张芷溦. 北京交通大学, 2021
- [2]运营商客户体验实时评测系统的设计与实现[D]. 陈哲. 河北师范大学, 2021(09)
- [3]基于聚类算法的互联网个人消费贷款定价研究[D]. 张镜懿. 上海财经大学, 2020
- [4]惠源公司电气运行监测管理系统设计与实现[D]. 浦捷. 大连理工大学, 2020(02)
- [5]基于ERP的地产行业商业智能报表系统的设计与实现[D]. 孙一镜. 郑州大学, 2020(02)
- [6]基于大数据的通信企业智慧审计系统设计与应用[D]. 霍明霞. 兰州大学, 2020(01)
- [7]财务共享模式下A建筑企业采购业务内部控制优化 ——基于机器学习和RPA技术[D]. 王健俊. 重庆理工大学, 2020(08)
- [8]基于安卓移动平台的企业知识型OA系统的设计与实现[D]. 袁敏莉. 南京邮电大学, 2019(02)
- [9]基于大数据平台的K12在线教育数据仓库设计与实现[D]. 周鹏. 北华航天工业学院, 2020(08)
- [10]高校图书馆资源利用大数据统计分析方法及技术实现——以中南大学图书馆为例[A]. 熊拥军,崔永. 中国图书馆学会年会论文集（2019年卷）, 2019