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航空大数据

作译者：管涛

出版时间：2018-06 千字数：202 版次：01-01 页数：144

开本：16开装帧： I S B N ：9787121337178

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纸质书定价：￥39.8

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本书围绕若干航空领域的业务，讨论了航空领域面临的大数据需求，指出大数据分析的目的、数据来源和存在的困难，给出了数据分析的方法和大数据平台参考方案。书中内容分为七章。第一章介绍了大数据的背景与一般性概念，引入了航空大数据的定义，介绍了大数据的知识体系、常用开源大数据平台工具和分析工具，指出了大数据与云计算、物联网之间的关系，阐述了人工智能在大数据中的重要性。同时，提出了数据思维的定义与内涵、大数据实施的步骤，展望了大数据在航空领域的应用。第二章简述了一些与航空大数据挖掘有关的通用方法，包括信号变换、分类与聚类、关联分析、预测分析等以及流行的深度学习、增强学习。第三章介绍了"工业4.0”、工业大数据、信息-物理系统（CPS）、智能制造，结合航空制造探讨了大数据的业务模式及在生产中的作用，提出了基于制造执行系统（MES）的工业大数据分析模型，描述了数据分析功能框架。第四章描述了航空物流大数据概念，介绍了航空物流的业务模式，包括仓储、航空货运、海关监管、检验检疫、物品配送与维护，提出了统一的大数据平台参考模型，分析了典型的功能模块。第五章分析了跨境电商的主要业务和不足之处，提出了面向跨境电商的大数据平台及各个业务系统，包括应用系统功能、数据流和综合统计展示、数据仓库、推荐系统。第六章介绍了航空客流的主要业务，分析了数据仓库、"旅客画像”、风险管理、供应链管理中存在的数据挖掘问题。最后分析了两个案例。第七章介绍了面向企业的大数据服务，包括企业征信、企业知识图谱、企业专利地图三个流行的领域，并提出了分析模型和思路。附录给出文中的中英文词汇对照表、国内外大数据政策、常用的数据源及参考文献。

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

大数据是一个时代的主题，有力地推动了社会生产力的发展，促进生产关系高度演化、高效协同，生产资料优化配置，逐步实现了劳动者从人向机器的转变。目前，大数据已经深入到工程应用的各个领域，如电商、医疗、农业、交通、金融、安全、侦查、城市治理、天气预报，并带来了显著的效益和价值。在航空工业，人们经常采集和使用大量的航空领域数据，用来监测、评估、诊断、模拟、仿真、设计和决策，但是，完整地、系统化地阐述和使用航空大数据仍是一个未知的领域。有效利用航空大数据，挖掘内在的价值，为航空产业服务已经成为航空领域亟待发展的方向和研究的课题。然而，由于航空领域涉及的业务领域众多，很难用一个统一的框架进行描述。同时，每个领域都有独特的业务流程，增加了大数据分析的难度。
航空大数据是全新的概念，与航空生产、贸易、物流、产品、服务、信息化有关，专业性强，涉及范围广泛。本书从航空制造、航空物流、跨境电商、航空客运、企业服务五个领域入手，期待理清每个领域的业务流程，探讨航空大数据的来源、分布、特点、价值和利用，形成较为完整的大数据分析思路，构建面向领域的解决框架，给出航空大数据分析和挖掘的参考模型、方法和解决方案，从而为后续的工程实践奠定基础。通过一些案例分析，作者解释了大数据应用的方法和价值。本书理论结合实践，采用图文并茂的形式、简洁的语言阐述基本概念、技术、航空大数据的业务和研发思路，但是不包含具体的数学建模和软件开发、程序语言和代码，因为应用细节过于繁琐，不具有代表性。
自2000年以来，作者一直从事数据分析和挖掘相关领域的研究和教学工作。还在数学系学习的时候，接触的第一种分类模型即是支撑向量机，那时是从数学优化的角度考虑该问题。后来在计算机学院接触到韩家炜等人撰写的英文版《数据挖掘》，感受到数学模型和应用结合的重要性。岁月流逝，潮流变迁，大数据、人工智能逐步成为时代的热点。应用的快速发展解决了很多实际问题，然而，万变不离其宗，大数据分析的数学基础仍然是传统数学体系，很少发生变化。从应用场景抽象出来的大数据问题具有综合性、跨领域的特点，解决此类问题往往需要具备完善的、多方向的数学基础知识。因此，很好地分析大数据的价值、构思大数据挖掘模型，就需要具有完善的数学基础知识积累。与此同时，大数据亦具备完善的工程体系，从数据采集物联网平台到分布式系统、系统框架、系统工具，都要求开发者具有完善的计算机理论基础和丰富的实践经验。大数据的应用模型与行业紧密结合，是行业分析的基础数据工具，具有跨领域特点。熟悉领域背景知识、了解行业需求、解决行业关键问题是应用的核心。
航空大数据的基础研究、产业及应用将随着新技术的出现而发展，与物联网、人工智能、云计算、移动计算、机器人、视频分析、GIS、智慧城市、共享经济的深度融合亦将成为未来的必然趋势，由此带给人们更智能、便捷、流畅的服务。顺应科技发展潮流、未雨绸缪，则一定会在未来的航空大数据深度发展中占据一席之地。
本书得到了郑州航空工业管理学院信息科学学院刘永教授的一些指导和建议，及滕立博士的热心帮助。同时，信息科学学院的研究生庞宇飞、任照博、任妍积极地参与了本书终稿的修改和校正工作，感谢他们付出的辛勤劳动。本书的出版得到了河南省信息智能处理工程技术研究中心、航空经济发展河南省协同创新中心的资助和支持。同时，也得到了河南省高等教育教学改革研究与实践项目（2017SJGLX406）、河南省重点研发与推广专项支持项目（182102210454）及郑州市普通科技攻关计划项目（20130783）、河南智算信息技术有限公司的支持，在此一并表示感谢，同时感谢家人的大力支持。


管涛
航空经济发展河南省协同创新中心
2017年4月5日于郑州

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