大数据分析技术在决策支持中的应用方案.doc

大数据分析技术在决策支持中的应用方案

TOC\o1-2\h\u29730第一章：引言 3

311501.1研究背景 3

18691.2研究目的 3

203781.3研究方法 3

32615第二章：大数据分析技术概述 4

3402.1大数据分析技术定义 4

13472.2大数据分析技术分类 4

254142.2.1按数据类型分类 4

140732.2.2按分析任务分类 4

125692.2.3按技术方法分类 4

265582.3大数据分析技术发展趋势 5

17162.3.1数据规模的持续扩大 5

29002.3.2数据类型的多样化 5

67512.3.3分析模型的智能化 5

46522.3.4实时分析技术的应用 5

22812.3.5个性化分析需求的满足 5

254612.3.6跨领域融合与创新 5

19449第三章：决策支持系统概述 5

196183.1决策支持系统定义 5

296883.2决策支持系统需求 5

149003.2.1数据需求 5

189953.2.2技术需求 6

275983.2.3功能需求 6

258943.3决策支持系统架构 6

96843.3.1数据层 6

184513.3.2技术层 6

136133.3.3功能层 7

123653.3.4应用层 7

32217第四章：大数据分析技术在决策支持中的应用框架 7

15034.1应用框架构建 7

213734.2数据来源与采集 7

211184.3数据处理与分析 7

48894.4决策支持结果输出 8

30943第五章：数据采集与预处理 8

285345.1数据采集方法 8

306985.1.1数据库采集 8

117985.1.2社会数据采集 8

82925.2数据预处理技术 9

165655.2.1数据清洗 9

64035.2.2数据集成 9

183155.2.3数据规范化 9

112745.3数据质量评估 9

110015.3.1完整性 9

294065.3.2准确性 9

121015.3.3一致性 10

223295.3.4可用性 10

152495.3.5时效性 10

24284第六章：大数据分析技术方法 10

54286.1数据挖掘方法 10

76666.1.1概述 10

69336.1.2关联规则挖掘 10

198496.1.3分类与预测 10

104346.1.4聚类分析 10

119766.2机器学习方法 10

182616.2.1概述 10

268206.2.2监督学习 11

169956.2.3无监督学习 11

159166.2.4半监督学习 11

106396.3深度学习方法 11

84816.3.1概述 11

193106.3.2卷积神经网络（CNN） 11

79186.3.3循环神经网络（RNN） 11

237816.3.4长短时记忆网络（LSTM） 11

108916.3.5自注意力机制与Transformer 12

22571第七章：大数据分析技术在决策支持中的实践应用 12

174097.1公共安全领域 12

146057.1.1概述 12

113107.1.2应用实例 12

102857.2经济领域 12

39677.2.1概述 12

300277.2.2应用实例 12

101327.3社会管理领域 13

2267.3.1概述 13

48447.3.2应用实例 13

30620第八章：决策支持系统中大数据分析技术的挑战与对策 13

233098.1数据隐私与安全挑战 13

57368.2数据质量挑战 13

94078.3技术成熟度挑战 14

9268第九章：大数据分析技术在决策支持中的发展策略 14

90459.1政策支持与推广 14

303709.1.1制定专项政策 14

284469.1.2建立健全激励机制 14

166839.1.3推广成功案例 15

83059.2人才培养与引进 15

108929.2.1加强专业人才培养 15

235309.2.2引进高层