复杂数据分析方法及在机场数据挖掘中的应用

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3.0 侯斌 2024-11-19 5 4 1.01MB 42 页 15积分
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摘要
随着上海机场集团两大机场的客运吞吐量和货运吞吐量的日益增大，机场日
常关键业务数据管理问题日益突显，机场高层管理者迅速做出科学正确决策的难
度也日益加大。随着宏观形势的不断变化，很多新的问题不断出现对高层管理者
迅速做出正确决策的提出了挑战。传统的数据管理和分析模式方式已经无法满足
巨量信息分析和处理。
如何对巨量复杂的业务数据进行处理分析和挖掘就成为上海机场相关部门面
临的难题。商务智能(BI)技术为上海机场提供了解决这类复杂问题的方法，为上海
机场高层领导进行高效科学的决策提供了有力保障。本文以商务智能技术在上海
机场的应用研究项目为应用背景和分析案例，深入探讨了商务智能技术在国内外
机场的应用情况，并对上海关键业务数据进行了分析挖掘。
首先，对国内外商务智能技术在机场及航空公司相关应用与研究情况进行了
介绍。主要介绍了数据仓库技术在机场及航空公司相关应用与研究情况和数据挖
掘在机场及航空公司相关应用与研究情况。
其次，提出了针对上海机场的一些关键问题进行数据分析挖掘的方法与思路。
并且分别对上海机场的一些关键问题提出相应的分析方法与思路。
最后，利用广泛应用于金融风险管理中的VaR方法，引入到上海机场运营数据
的分析和挖掘当中。对上海机场货运量数据的波动量进行了分析和预测，并使用
GARCH(1,1)模型对波动性进行了检验和验证。将计算所得的VaR值与利用ARMA
模型计算出的预测值相结合得出上海机场货运量的最大波动预测区间，并且取得
了较好的效果。
本文通过对复杂数据分析方法及在机场数据挖掘中的应用情况进行了研究分
析，并针对机场的一些具体的关键问题提出了相应的数据挖掘分析方法，提出的
分析方法可以为机场高层决策者的科学决策提供新的思路和方法。
关键词：商务智能 数据仓库 数据挖掘 时间序列 机场 风
险价值 GARCH模型
ABSTRACT
With the increasing of the Shanghai Airport Group's passengers throughput and
cargo throughput, airport daily key-business data management problems have become
increasingly prominent and making scientifically decisions for senior managers has
been growing. With the changing of macroeconomic situation, many new problems
have emerged on the senior managers' quickly making the right decisions. The
traditional way of data management and analysis models have been unable to meet the
vast amount of information analysis and processing. How to process and analyze the
huge amount of complex business data have become the problems of the Shanghai
airport. Business Intelligence (BI) technology provides a solution of complex problems
for the Shanghai airport. Business Intelligence provides a strong guarantee to efficient
scientific decision-making of the senior leaders. In this thesis, business intelligence
technology in the Shanghai airport, applied research projects for the application
background and analysis of cases, depth of business intelligence technology in the
application of domestic and international airport, and Shanghai key business data
mining analysis.
Firstly, business intelligence technology on domestic and international airlines at
the airport and related applications and case studies are described. The data warehouse
technology in airports and airlines and related applications and research in data mining
at the airport and airline-related applications and study the situation are described.
Secondly, mining methods and data analysis ideas have been proposed. The
appropriate analytical methods and ideas of some of the key issues have been proposed.
Finally, VaR method which has been widely used in financial risk management has
been introduced to the Shanghai airport operational data analysis and mining. Shanghai
airport for cargo volume fluctuations in the data were analyzed and predicted by using
the GARCH (1, 1) volatility model was tested and verified. The calculated VaR values
calculated with the use of ARMA model predicted values obtained combining the
maximum fluctuation Shanghai airport cargo forecast range.
Analysis methods of complex data applied in data mining of airport has been
analyzed in this thesis. The appropriate analytical methods and ideas of some of the key
issues have been proposed. The proposal will be provided for the senior managers’
decision-making.
Key words: business intelligence, data warehouse, data mining, time
serious, airport, value at risk, GARCH model
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ...................................................... 1
§1.1 选题背景和研究意义 ........................................ 1
§1.2 论文主要研究内容 .......................................... 2
§1.3 本文的创新点 .............................................. 3
第二章 国内外商务智能在机场及航空公司相关应用与研究情况分析 ....... 4
§2.1 数据仓库技术在机场及航空公司相关应用与研究情况分析 ........ 4
§2.2 数据挖掘在机场及航空公司相关应用与研究情况分析 ............ 5
§2.3 本章小结 .................................................. 7
第三章 上海机场一些关键问题数据分析挖掘方法与思路 ................. 9
§3.1 特点分类分析方法 .......................................... 9
§3.1.1 聚类分析 ............................................. 10
§3.1.2 判别分析 ............................................. 11
§3.2 动态数据分析与预测方法 ................................... 12
§3.2.1 回归分析 ............................................. 13
§3.2.2 时间序列模型 ......................................... 14
§3.2.3 神经网络模型 ......................................... 15
§3.2.4 支持向量机模型 ....................................... 16
§3.3 优化与决策方法 ........................................... 19
§3.3.1 遗传算法 ............................................. 19
§3.3.2 贝叶斯决策方法 ....................................... 20
§3.4 本章小结 ................................................. 21
第四章 基于 VaR-GARCH 模型的上海机场货运量数据的实证分析 .......... 22
§4.1 基于 VaR-GARCH 的货运量预测原理 ........................... 23
§4.2 实证分析 ................................................. 24
§4.2.1 基于 ARMA 模型的货运量预测 ............................ 24
§4.2.2 基于 VaR-GARCH 的货运量预测 ........................... 27
§4.2.3 上海机场货运量预测区间的确定 ......................... 28
§4.2.4 上海机场货运量预测值差异显著性检验 ................... 28
§4.3 本章小结 ................................................. 31
第五章 结论与展望 ................................................ 32
§5.1 全文的研究结论 ........................................... 32
§5.2 进一步研究展望 ........................................... 33
参考文献 ......................................................... 34
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 ................... 38
致 谢 ............................................................ 39
摘要：

摘要随着上海机场集团两大机场的客运吞吐量和货运吞吐量的日益增大，机场日常关键业务数据管理问题日益突显，机场高层管理者迅速做出科学正确决策的难度也日益加大。随着宏观形势的不断变化，很多新的问题不断出现对高层管理者迅速做出正确决策的提出了挑战。传统的数据管理和分析模式方式已经无法满足巨量信息分析和处理。如何对巨量复杂的业务数据进行处理分析和挖掘就成为上海机场相关部门面临的难题。商务智能(BI)技术为上海机场提供了解决这类复杂问题的方法，为上海机场高层领导进行高效科学的决策提供了有力保障。本文以商务智能技术在上海机场的应用研究项目为应用背景和分析案例，深入探讨了商务智能技术在国内外机场的应用情况，并...

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