王 敏， 唐紅斌

（中海網(wǎng)絡(luò)科技股份有限公司，上海200135）

0 引 言

作為特大型的某航運(yùn)企業(yè)集團(tuán)，其業(yè)務(wù)種類繁多，現(xiàn)已形成了包括集裝箱、散貨、油運(yùn)、物流、客運(yùn)、修造船、碼頭等業(yè)務(wù)于一體的多元化經(jīng)營格局。在國內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)形勢復(fù)雜多變、競爭日益激烈的環(huán)境下，在提高效率、降低成本的內(nèi)部精細(xì)化管理要求下，如何確保所制定的各項(xiàng)決策科學(xué)、正確、高效，成為企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。為此，集團(tuán)多個層面的管理決策和核心業(yè)務(wù)決策都需要搜集各成員公司多方面的數(shù)據(jù)，并確保能夠從龐雜的歷史及外部數(shù)據(jù)中獲取潛在的有價值的信息。

集團(tuán)信息化工作目前大多是圍繞某一項(xiàng)生產(chǎn)業(yè)務(wù)展開的，信息數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，尚未有效整合，缺乏對經(jīng)營、財務(wù)、人力、環(huán)境等信息的深層次分析。無論在集團(tuán)總部還是各成員單位，現(xiàn)有信息資源的開發(fā)利用基本以部分?jǐn)?shù)據(jù)的靜態(tài)報表展現(xiàn)，主要關(guān)注于基本的統(tǒng)計和展示功能，遠(yuǎn)不能滿足支持管理層決策的需要。加強(qiáng)輔助決策分析信息化建設(shè)，利用企業(yè)數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)、計量經(jīng)濟(jì)模型、統(tǒng)計分析模型等為集團(tuán)管理層科學(xué)決策提供及時、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持，為集團(tuán)管控提供全面的統(tǒng)計、分析、預(yù)警、預(yù)測信息，是優(yōu)化集團(tuán)結(jié)構(gòu)、提高質(zhì)量、增強(qiáng)實(shí)力的內(nèi)涵式發(fā)展方向的關(guān)鍵任務(wù)之一，是支持集團(tuán)科學(xué)發(fā)展和運(yùn)營的基礎(chǔ)，也是集團(tuán)實(shí)現(xiàn)科學(xué)發(fā)展的必要條件。

1 系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)

通過采用主流、成熟的商業(yè)智能技術(shù)，建設(shè)集成共享的輔助決策支持平臺、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，為集團(tuán)戰(zhàn)略管理、集團(tuán)管控與下屬企業(yè)經(jīng)營、管理決策水平的進(jìn)一步提高提供全面支撐。

1.能有效提升集團(tuán)戰(zhàn)略管理輔助決策分析水平

面向核心戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)決策需求，建立重大決策和分層決策的重要輔助決策分析專題（主題），整合現(xiàn)有的內(nèi)部數(shù)據(jù)（電子或紙面）及宏觀經(jīng)濟(jì)、航運(yùn)市場信息。提供專業(yè)的分析工具，建立相關(guān)的統(tǒng)計分析及計量經(jīng)濟(jì)模型等，進(jìn)行深層次的數(shù)據(jù)挖掘和分析預(yù)測，為集團(tuán)戰(zhàn)略管理、集團(tuán)管控和下屬企業(yè)經(jīng)營、管理決策水平的進(jìn)一步提高提供全面支撐，最終提高決策的準(zhǔn)確性、及時性和前瞻性。為各部門經(jīng)營操作提供統(tǒng)計分析工具，提升員工工作效率和企業(yè)生產(chǎn)效益。

2.建立統(tǒng)一的企業(yè)數(shù)據(jù)信息共享平臺，打破信息孤島

統(tǒng)一元數(shù)據(jù)規(guī)范，重組企業(yè)數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺，實(shí)現(xiàn)信息的高速流轉(zhuǎn)和集成。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺和查詢接口，幫助決策及管理人員及時獲取最新信息，實(shí)現(xiàn)有效的信息共享。

3.采用先進(jìn)的商業(yè)智能技術(shù)和分析挖掘工具，提供易用且豐富的智能查詢、分析、預(yù)測、預(yù)警、模擬功能，提高分析效率。

系統(tǒng)提取企業(yè)數(shù)據(jù)中有價值的信息，通過豐富、直觀的多樣化展示界面，為集團(tuán)的經(jīng)營管理決策工作提供及時、科學(xué)、真實(shí)、準(zhǔn)確、完整的各種經(jīng)營管理信息，提升集團(tuán)的運(yùn)營水平和競爭能力。

2 建設(shè)思路

2.1 系統(tǒng)定位

系統(tǒng)定位于較高層次的企業(yè)管理信息，包括企業(yè)戰(zhàn)略管理信息層、分析／計劃管理信息層和管理監(jiān)控信息層，按照公司決策層和管理層獲取綜合管理信息的共同平臺的要求進(jìn)行設(shè)計（見圖1）。

圖1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)圖

2.2 設(shè)計思想

1）依據(jù)發(fā)展、戰(zhàn)略和需求驅(qū)動的設(shè)計思想（見圖2）。

2）從常規(guī)性決策和動態(tài)性決策兩個角度，設(shè)計輔助決策支持系統(tǒng)的內(nèi)容體系（見圖3）。

3）從西蒙“四個階段”理論進(jìn)一步明晰輔助分析需求及實(shí)現(xiàn)方式（見圖4）。

圖2 發(fā)展、戰(zhàn)略、需求驅(qū)動設(shè)計思想圖

圖3 內(nèi)容體系設(shè)計角度圖

圖4 輔助分析需求及實(shí)現(xiàn)方式圖

3 系統(tǒng)設(shè)計

3.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

系統(tǒng)總體架構(gòu)由技術(shù)支撐層、數(shù)據(jù)層、監(jiān)測層、管理決策層和戰(zhàn)略決策層構(gòu)成（見圖5）。

3.1.1 技術(shù)支撐層

包括網(wǎng)絡(luò)、硬件、存儲、數(shù)據(jù)庫、中間件及運(yùn)行服務(wù)等。

3.1.2 數(shù)據(jù)層

包括數(shù)據(jù)源和決策智庫兩部分。其中，數(shù)據(jù)源包括各種內(nèi)外部數(shù)據(jù)，決策智庫包括模型庫、知識庫、專家?guī)?、預(yù)案庫、數(shù)據(jù)庫、案例庫、技術(shù)庫及經(jīng)驗(yàn)反饋庫等。

3.1.3 監(jiān)測層

包括內(nèi)部監(jiān)測和外部環(huán)境監(jiān)測。其中，內(nèi)部全面績效監(jiān)測包括計劃與預(yù)算、客戶服務(wù)、市場地位、資金、產(chǎn)業(yè)、運(yùn)營、人力資源、資產(chǎn)效率及新業(yè)務(wù)等；外部環(huán)境監(jiān)測包括宏觀經(jīng)濟(jì)、政治環(huán)境、貿(mào)易環(huán)境、法律環(huán)境、產(chǎn)業(yè)環(huán)境、競爭合作及監(jiān)管單位等。

圖5 系統(tǒng)總體架構(gòu)圖

3.1.4 管理決策層

包含8個專題內(nèi)容：企業(yè)發(fā)展環(huán)境專題、經(jīng)營分析專題、財務(wù)分析專題、EVA分析專題、企業(yè)績效（Key Perf or mance Indicator，KPI）專題、人力資源專題、安全生產(chǎn)專題、企業(yè)文化專題。每個專題可包含若干個分析子主題，如經(jīng)營分析專題包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)主題、客戶主題、成本主題等。

3.1.5 戰(zhàn)略決策層

是最高領(lǐng)導(dǎo)層戰(zhàn)略決策的統(tǒng)一指揮平臺，包括全景視圖、一鍵洞察、戰(zhàn)略執(zhí)行追蹤、專項(xiàng)應(yīng)用等內(nèi)容。

3.2 技術(shù)架構(gòu)

系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)由數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)服務(wù)、應(yīng)用分析和信息展現(xiàn)四層構(gòu)成（見圖6）。

圖6 技術(shù)架構(gòu)圖

3.2.1 數(shù)據(jù)整合層

數(shù)據(jù)整合層一般指構(gòu)建操作性數(shù)據(jù)存儲區(qū)（Operational Data Store，ODS）的過程，是整個系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的統(tǒng)一入口，是為數(shù)據(jù)倉庫提供數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的工作區(qū)。從擴(kuò)展性和有效性上看，數(shù)據(jù)整合層的設(shè)計和構(gòu)建對企業(yè)數(shù)據(jù)采集過程十分必要。其主要作用有：

（1）實(shí)現(xiàn)對跨系統(tǒng)、異種數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集，保證可靠性和一致性；

（2）為所有的后續(xù)數(shù)據(jù)處理提供統(tǒng)一的接口，降低了技術(shù)復(fù)雜性；

（3）保存了待加載的數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程對數(shù)據(jù)源的直接操作，減少了對數(shù)據(jù)源系統(tǒng)的影響；

（4）當(dāng)數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換出錯或失敗時，可以從數(shù)據(jù)整合層中再次抽取數(shù)據(jù)，而不必從數(shù)據(jù)源系統(tǒng)重新抽取，提高了系統(tǒng)工作效率。

ETL（Extaction Transfor mation Loading）工具通常是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫最主要的技術(shù)工具。ETL的工作是數(shù)據(jù)抽?。‥xtract）、清洗（Cleaning）、轉(zhuǎn)換（Transf or m）、裝載（Load）的過程，負(fù)責(zé)將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)（如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等）抽取到ODS進(jìn)行清洗，然后按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)倉庫模型將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并加載到數(shù)據(jù)倉庫中，最終成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

ETL所面臨的最大挑戰(zhàn)是源數(shù)據(jù)的異構(gòu)性和低質(zhì)量。造成質(zhì)量問題的原因有很多，由系統(tǒng)集成和歷史數(shù)據(jù)造成的原因。主要包括：業(yè)務(wù)系統(tǒng)不同時期系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)模型不一致；業(yè)務(wù)系統(tǒng)不同時期業(yè)務(wù)過程有變化；舊系統(tǒng)模塊在運(yùn)營、人事、財務(wù)、辦公系統(tǒng)等相關(guān)信息的不一致；遺留系統(tǒng)和新業(yè)務(wù)、管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)集成不完備帶來的不一致性等。為了保證ETL過程的正確性、完整性、一致性、完備性、有效性和時效性，系統(tǒng)采用了以下處理方式：

（1）空值處理：可捕獲字段空值，加載或替換為其他含義數(shù)據(jù)，并可根據(jù)字段空值實(shí)現(xiàn)分流加載到不同目標(biāo)庫；

（2）規(guī)范化數(shù)據(jù)格式：可實(shí)現(xiàn)字段格式約束定義，對于數(shù)據(jù)源中時間、數(shù)值、字符等數(shù)據(jù)，可自定義加載格式；

（3）拆分?jǐn)?shù)據(jù)：可依據(jù)業(yè)務(wù)需求對字段進(jìn)行分解；

（4）驗(yàn)證數(shù)據(jù)正確性：可利用Lookup及拆分功能進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證；

（5）數(shù)據(jù)替換：可實(shí)現(xiàn)無效數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)的替換；

（6）查獲丟失數(shù)據(jù)：返回用其他手段獲取的缺失字段，保證字段的完整性；

（7）建立主外鍵約束：對無依賴性的非法數(shù)據(jù)，可替換或?qū)С龅藉e誤的數(shù)據(jù)文件中，保證主鍵唯一記錄的加載。

3.2.2 存儲服務(wù)層

數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計包含自下而上和自上而下兩種方式。根據(jù)客戶需求，系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計采取兩種相結(jié)合的方式，既注重分析的主題和目標(biāo)，又考慮數(shù)據(jù)源的支撐能力。數(shù)據(jù)倉庫是輔助決策支持系統(tǒng)的核心，需求的易變性要求數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的存儲必須具有足夠的靈活性。

數(shù)據(jù)倉庫存儲模型應(yīng)結(jié)合應(yīng)用需求、現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及用戶的具體需求進(jìn)行設(shè)計。數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的顆粒度是設(shè)計的一個重要方面。顆粒度是指數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)單位中保存數(shù)據(jù)的細(xì)化或綜合的程度。細(xì)化程度越高，粒度級別就越細(xì)；相反，細(xì)化程度越低，粒度級別就越粗。

數(shù)據(jù)倉庫的存儲方式通常有MOLAP、ROLAP和HOLAP等三種。

（1）ROLAP：以關(guān)系型結(jié)構(gòu)進(jìn)行多維數(shù)據(jù)的表示和存儲，將多維數(shù)據(jù)庫的多維結(jié)構(gòu)劃分為事實(shí)表和維度表，兩表通過主關(guān)鍵字和外關(guān)鍵字聯(lián)系在一起，形成“星型模式”。對于層次復(fù)雜的維，為避免冗余數(shù)據(jù)占用過大的存儲空間，可以使用多個表進(jìn)行描述，這種星型模式的擴(kuò)展稱為“雪花模式”。

（2）MOLAP：使用多維數(shù)組存儲數(shù)據(jù)，多維數(shù)據(jù)在存儲中將形成“立方塊（Cube）”的結(jié)構(gòu)，維的屬性值被映射成多維數(shù)組的下標(biāo)值或下標(biāo)的范圍，而總結(jié)數(shù)據(jù)作為多維數(shù)組的值存儲在數(shù)組的單元中。

（3）HOLAP：由于MOLAP和ROLAP有著各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)（見表1），且它們的結(jié)構(gòu)迥然不同，因此提出新的OLAP結(jié)構(gòu)——混合型OLAP（HOLAP），它能把MOLAP和ROLAP兩種結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來。系統(tǒng)將采用HOLAP的存儲方式，以滿足用戶各種復(fù)雜的分析請求。

3.2.3 應(yīng)用分析層

（1）即席查詢（Ad－h(huán)oc Queries）一般指用戶在使用系統(tǒng)時，按照自定義的需求動態(tài)創(chuàng)建查詢。首先將數(shù)據(jù)倉庫中的事實(shí)表和維度表之間建立關(guān)聯(lián)并映射到語義層，通過語義層選擇要查詢的字段，系統(tǒng)自動生成查詢語句并將結(jié)果反饋給用戶。

（2）統(tǒng)計報表是一種格式固定、內(nèi)容依據(jù)預(yù)定義的條件變化的報表，在系統(tǒng)開發(fā)時根據(jù)需求定制。利用主流的商業(yè)智能工具提供的企業(yè)級報表設(shè)計功能，在事先建立好數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，通過向?qū)?shí)現(xiàn)報表的生成和發(fā)布。報表一般有列表，交叉表，圖形（柱狀圖，折線圖，面積圖等）等展現(xiàn)方式。

表1 三種存儲方式比較

（3）儀表盤（Dashboar d）能可視化地呈現(xiàn)信息，且有助于判斷、監(jiān)控并支持決策，從而有效地提升信息系統(tǒng)的實(shí)時信息處理能力。

（4）聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）的用戶是企業(yè)中的專業(yè)分析人員及管理決策人員，他們在分析業(yè)務(wù)經(jīng)營的數(shù)據(jù)時，從不同的角度來審視業(yè)務(wù)的衡量指標(biāo)是一種很自然的思考模式。其主要特點(diǎn)是直接仿照用戶的多角度思考模式，預(yù)先為用戶組建多維的數(shù)據(jù)模型。一旦多維數(shù)據(jù)模型建立完成，用戶可以快速地從各個分析角度獲取數(shù)據(jù)，也能動態(tài)的在各個角度之間切換或者進(jìn)行多角度綜合分析，具有極大的分析靈活性。其基本多維分析操作有鉆?。―rill－up和 Drill－down）、切片（Slice）和切塊（Dice）以及旋轉(zhuǎn)（Pivot）等。

3.2.4 信息展現(xiàn)層

企業(yè)信息門戶建立在Portal平臺之上，作為企、事業(yè)信息系統(tǒng)的統(tǒng)一入口和接入平臺，是一套面向用戶（包括企業(yè)內(nèi)部員工、管理者、決策者等）的基于B／S架構(gòu)的個性化企業(yè)信息平臺。其最主要的功能為應(yīng)用集成，可集成由應(yīng)用分析層產(chǎn)生的如即席查詢、統(tǒng)計報表、儀表盤和OLAP分析等輔助決策應(yīng)用，并通過基于角色的、單一的界面提供給用戶。用戶可以方便地通過WEB客戶端方便的進(jìn)行訪問，可高效地進(jìn)行決策、管理和業(yè)務(wù)操作。此外，企業(yè)信息門戶還提供統(tǒng)一賬號和組織管理、認(rèn)證和授權(quán)管理、統(tǒng)一界面外觀、個性化定制等輔助功能，利用這些功能，可使輔助決策支持系統(tǒng)變得更加高效、安全和美觀。

3.3 內(nèi)容設(shè)計

系統(tǒng)包含企業(yè)發(fā)展環(huán)境、經(jīng)營分析、財務(wù)分析、EVA分析、企業(yè)績效（KPI）、人力資源、安全生產(chǎn)和企業(yè)文化等專題，每個專題由若干個分析主題構(gòu)成（見圖7）。

圖7 專題庫內(nèi)容圖

3.3.1 企業(yè)發(fā)展環(huán)境專題

集外部信息的自動搜索分類、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和文檔資料的整合利用、信息產(chǎn)品和研究成果的發(fā)布共享三大功能于一體，直接服務(wù)于戰(zhàn)略研究、高層決策和戰(zhàn)略規(guī)劃等相關(guān)部門，是企業(yè)戰(zhàn)略研究工作體系中的重要組成部分。

3.3.2 經(jīng)營分析專題

就航運(yùn)、陸岸及海外業(yè)務(wù)的運(yùn)營質(zhì)量、效率和成本進(jìn)行監(jiān)控、分析、預(yù)警、預(yù)測，為重大戰(zhàn)略及業(yè)務(wù)決策提供內(nèi)部信息支撐，并就價格策略、客戶策略、最優(yōu)航線等關(guān)鍵性運(yùn)營決策進(jìn)行模擬，直接服務(wù)于管理層及重要的業(yè)務(wù)決策職能部門，是企業(yè)業(yè)務(wù)管理體系中的重要組成部分。

運(yùn)營監(jiān)控內(nèi)容包括營收、成本、貨物流向、船舶利用情況及運(yùn)輸效率等關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)；決策模擬內(nèi)容則覆蓋船型結(jié)構(gòu)、客戶結(jié)構(gòu)、客戶貢獻(xiàn)值、航線及定價等方面。

3.3.3 財務(wù)分析專題

構(gòu)建以價值管理為核心、以資金管理為主線、以業(yè)績管理為導(dǎo)向的全面財務(wù)分析體系，包括償債、融資結(jié)構(gòu)、發(fā)展、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、財務(wù)風(fēng)險及預(yù)算執(zhí)行等方面的能力分析和收入、成本、利潤、現(xiàn)金流量及投資回報等方面的要素分析。

3.3.4 EVA分析專題

可以實(shí)現(xiàn)“EVA價值樹”的結(jié)構(gòu)和動因分析，評價各價值驅(qū)動因素對EVA的影響程度。針對價值樹中每個節(jié)點(diǎn)，可以從時間、航線、船隊結(jié)構(gòu)及業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)等多角度進(jìn)行深度鉆取分析。

3.3.5 企業(yè)績效（Key Perf or mance Indicator，KPI）專題

包含KPI展現(xiàn)和預(yù)警預(yù)測兩部分。

（1）KPI展現(xiàn)

使用專業(yè)的展現(xiàn)工具，從時間、組織、業(yè)務(wù)類型等維度靈活地實(shí)現(xiàn)KPI的查詢和展示。

（2）KPI預(yù)測預(yù)警

利用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)理論，建立標(biāo)準(zhǔn)的、可移植的、可擴(kuò)展的模型庫，對不同指標(biāo)進(jìn)行短期和中長期的預(yù)測預(yù)警。

3.3.6 人力資源專題

對管理、銷售、服務(wù)及經(jīng)營等專業(yè)團(tuán)隊的建設(shè)、管理及發(fā)展情況進(jìn)行分析評估，就人力資源環(huán)境建設(shè)、組織變革、人力資源規(guī)劃、薪酬政策等內(nèi)容提供深層次的分析。包含人員結(jié)構(gòu)、人力成本、人員效率、人員配置、薪酬績效、員工福利、培訓(xùn)與發(fā)展等多個主題。

3.3.7 安全生產(chǎn)專題

就航運(yùn)、陸岸、海外板塊的安全生產(chǎn)工作提供監(jiān)控、分析、預(yù)警、預(yù)測功能，包含國際公約與規(guī)則、安全航行資料、船舶安全、貨物安全、設(shè)施設(shè)備安全、車輛行車安全、職業(yè)安全健康管理、環(huán)境管理體系運(yùn)行等主題。

3.3.8 企業(yè)文化專題

定位于確保企業(yè)價值觀和企業(yè)戰(zhàn)略一致性、結(jié)構(gòu)性、包容性、開放性和傳播性。包含企業(yè)目標(biāo)、理念認(rèn)知度、認(rèn)同度分析；全員職業(yè)意識水平分析；學(xué)習(xí)與創(chuàng)新能力分析；團(tuán)隊建設(shè)與團(tuán)隊精神分析；企業(yè)內(nèi)部公共關(guān)系分析；主題宣傳活動影響分析等主題。

4 結(jié) 語

系統(tǒng)具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)警預(yù)測、決策模擬能力，并能很好地與集團(tuán)門戶集成，供不同用戶授權(quán)訪問。目前，該項(xiàng)目一期已經(jīng)投入試運(yùn)行并取得了良好的效果，為集團(tuán)戰(zhàn)略管理、集團(tuán)管控和下屬企業(yè)經(jīng)營、管理決策水平的進(jìn)一步提高提供了全面支撐，將產(chǎn)生良好的社會和經(jīng)濟(jì)效益。

［1］ Kantardzic.數(shù)據(jù)挖掘—概念、模型、方法和算法［M］.閃四清，陳茵，程雁，譯.北京：清華大學(xué)出版社，2003.

［2］ 沈哲.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大型企業(yè)物流平臺的應(yīng)用研究［D］.成都理工大學(xué)，2009.

［3］ 袁玉波，楊優(yōu)勝，黃延祝.數(shù)據(jù)挖掘與最優(yōu)化技術(shù)及其應(yīng)用［］.北京：科學(xué)出版社，2007.

［4］ 蘇衛(wèi).數(shù)據(jù)挖掘工具的應(yīng)用與標(biāo)準(zhǔn)化［J］.計算機(jī)工程，2004，30（S1）：40－42.

［5］ 江山.航運(yùn)企業(yè)船舶成本及航次效益研究［C］.大連：大連海事大學(xué)，2003.

［6］ 吳長仲.航運(yùn)管理［M］.大連：大連海事大學(xué)出版社，1992.

［7］ Er nst G.Frankel.美國航運(yùn)管理與經(jīng)營［M］.董學(xué)博，金祖光，譯.北京：人民交通出版社，1988.