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基于大数据分析的智能仓储管理系统研发计划书

TOC\o1-2\h\u32213第1章研发背景与意义 4

152671.1市场需求分析 4

289781.2技术发展趋势 4

235011.3研发目标与价值 5

12694第2章系统需求分析 6

23332.1功能需求 6

273522.1.1入库管理 6

296702.1.2出库管理 6

226382.1.3库存管理 6

195722.1.4库位管理 6

269962.1.5查询统计 6

198182.1.6系统管理 6

158982.2非功能需求 7

281612.2.1可靠性 7

44322.2.2可扩展性 7

90972.2.3易用性 7

309422.2.4功能要求 7

50092.3用户需求分析 7

305492.3.1管理人员 7

257572.3.2操作人员 7

303352.3.3维护人员 7

23962.4系统功能需求 8

138672.4.1数据处理能力 8

6962.4.2响应时间 8

231852.4.3系统容量 8

141352.4.4安全性 8

24226第3章大数据分析技术概述 8

129273.1大数据技术发展历程 8

46013.2大数据分析方法与工具 9

302183.3大数据在仓储管理中的应用 9

18257第4章智能仓储管理系统架构设计 9

31324.1系统总体架构 9

162984.1.1基础设施层 10

229154.1.2数据层 10

326374.1.3服务层 10

171984.1.4应用层 10

262904.1.5展示层 10

169084.2系统模块划分 10

269404.2.1仓储管理模块 10

264044.2.2库存管理模块 10

300744.2.3出入库管理模块 11

191954.2.4数据分析模块 11

160894.3技术选型与评估 11

256744.3.1数据库技术 11

57054.3.2大数据处理技术 11

268894.3.3中间件技术 11

19154.3.4前端技术 11

136344.3.5后端技术 12

26891第5章数据采集与预处理 12

197185.1数据源分析 12

161305.1.1仓储管理数据 12

316065.1.2传感器数据 12

26415.1.3外部数据 12

242675.2数据采集方法 12

136185.2.1自动化采集 12

291015.2.2手动采集 12

29685.2.3网络爬虫 12

257115.3数据预处理技术 13

266435.3.1数据清洗 13

278695.3.2数据整合 13

165905.3.3数据标准化 13

106865.3.4数据脱敏 13

239595.3.5数据抽样 13

243845.3.6数据变换 13

1810第6章数据存储与管理 13

153346.1数据存储方案 13

165106.1.1数据存储需求分析 13

45226.1.2数据存储技术选型 13

268126.1.3数据存储架构设计 14

34446.2数据库设计 14

175276.2.1数据库概要设计 14

18186.2.2数据库详细设计 14

170536.3数据管理策略 14

57596.3.1数据备份策略 14

55126.3.2数据恢复策略 14

160156.3.3数据安全策略 14

201046.3.4数据优化策略 15

17699第7章数据分析与挖掘 15

221917.1数据分析方法 15

182057.1.1数据预处理 15

140967.1.2描述性统计分析 15

210427.1.3关联分析 15

296427.1.4聚类分析 15

231037.2数据挖掘算法 15

62927.2.1决策树算法 15

200057.2.2支持向量机算法 15

191247.2.3神经网络算法 16

287837.2.4聚类算法 16

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