分析大数据在航空运输企业的技术运用
胡胤杰
（中电科柯林斯航空电子有限公司，成都610000）
摘要： 航空运输企业的发展对于我国的运输规模扩大、运输时效的提升有积极的意义，不过要实现航空企业的发展，需要对航空运输企业的基本资料做总结，这样，企业发展的未来趋势，企业发展中的多发问题等会更加的明确。从当前的分析来看，在航空运输企业的发展实践中，积极的推进大数据的应用，这于企业的科学发展而言作用巨大。文章就大数据在航空运输企业当中的具体利用进行分析，旨在为大数据应用实践和航空运输企业发展实践提供指导。
关键词： 大数据；航空运输企业；运用
0 引言
航空运输具有时效快的优势，对于部分特殊商品的运输而言有非常重要的意义，尤其是在目前的社会环境中，人们对物流的时速要求有了进一步的提升，这为航空运输规模的扩大提供了基础。为了满足当前的航空运输需要，必须要对企业的发展做升级和优化。当然，企业的发展和升级需要有详细的参考资料，这样，企业发展和升级的具体目标、方向等会更加的明确，企业在自身规模扩大的过程中考虑会更加的全面，这于航空运输企业的具体发展来讲现实意义是非常突出的。总之，在航空运输企业的发展实践中强调大数据的运用价值显著。
1 大数据挖掘
大数据挖掘在目前的各个行业中利用比较的广泛，通过数据挖掘可以发现数据各方面的联系，进而实现对数据的有效利用。就大数据挖掘的具体分析来看，其主要步骤如下：①分类。分类是数据挖掘的基本步骤，对数据的整体利用有显著的价值。目前的数据分类标准多样，在不同的行业中有不同的分类要求和标准。②估计。估计主要的目的是对数据的基本作用进行评测于分析。③预测。预测主要至基于数据反馈发现数据表现和运动趋势。④相关性分组和关联规则构建，这于数据挖掘有极其重要的作用，是数据挖掘的核心。⑤聚类。聚类能够发现数据信息的关联性。⑥复杂数据类型挖掘，其主要强调的是特殊的数据挖掘，对于数据挖掘补充有显著的效果。图1表示的是一个完整的数据挖掘系统原型。
现阶段10G EPON技术及规划已经成熟并商用。目前主要有对称型和非对称型两种形式。对称型10G EPON技术：上、下行线路速率均为10G；非对称型10G EPON技术：上行线路速率为1.25G，下行线路速率均为10G；考虑到未来业务的发展需求，技术的进步，对称与非对称型设备的造价进一步缩小，业界普遍习惯采用对称型10G EPON进行网络的升级改造。
图1
2 航空运输企业发展的技术支持
就目前的航空运输企业发展来看，需要众多的技术支持，而从目前的资料总结来看，主要的应用技术有：①大数据技术。航空运输企业的发展需要大数据技术的支持，一方面，通过大数据分析可以发现企业的发展缺陷，也可以发现企业的发展趋势，这于企业自身的发展判断有重要的意义。另一方面，大数据技术的利用能够帮助构建航空运输线路的流量预估模型，也能够帮助构建航空线路的发展模型，这于航空运输企业的健康发展有积极的意义。②网络信息技术，网络信息技术的利用在大数据信息传输以及物流信息反馈中有重要的价值。总之，在航空运输企业的发展中，积极的做先进技术的利用分析现实意义显著。
3 航空运输企业发展中大数据的技术应用
大数据技术在航空运输企业的发展实践中有着非常重要的应用，该应用不仅对航空运输企业的规模化发展有重要的价值，对航空运输企业的质量化发展也有重要的价值。
就投诉模型的具体构建来看，主要的工作如下：①积极的进行投诉数据的分析，将投诉数据进行整理和分类，比如将投诉按照原因做分类，可以将投诉划分为时间性投诉，即运输没有按时完成所导致的投诉；操作性投诉，即运输因为操作发生偏差做导致的投诉；管理性投诉，即因为管理要素导致的投诉。②基于总结的数据，采用关联分析法对导致投诉的具体原因做更加准确的了解，这样可以获取更加细致的数据资料。③基于关联分析法获得的数据构建客户投诉模型。从关联分析的数据入手，了解具体的投诉原因，并基于原因构建投诉模型，这样可以对航空运输企业的具体接受投诉做更为全面的分析。
3.1 大数据技术在客户投诉模型构建中的应用
从自身出发，做一位爱阅读的家长。读书并不是孩子一个人的事，家长只需要给孩子推荐书、买书，然后让孩子自己读就万事大吉的思想是不可取的。认为孩子的书是小儿科，大人读孩子的书太低级，这种思想也是片面的。
3.健全制度，发挥内审协会作用。高校应围绕审计工作准则、审计岗位职责、审计项目实施细则及质量监督控制等，健全内部审计制度体系。内部审计行业协会应当扮演引领者的角色，在推动内审人员职业胜任力提升的基础上，通过文化载体宣传内部审计职业文化建设，通过相关调研和统计分析，组织理论研究、教育培训、经验交流，修订发布内部审计准则、指南，向高校倡导先进的内部审计理念。
第一是该企业利用移动设备、无线射频识别技术以及互联网和自动记录系统实现了企业内部的事务性数据和对企业决策产生重要影响的外部性数据获取。这些数据为数据挖掘提供了基础。
3.2 大数据技术在流量经营模型建设中的应用
第一是要实现流量的共享。流量的共享有两个角色，分别是发起者和参与者，流量的共享存在着一个显著的关系，即共享关系，发起者和参与者都是航空运输企业。发起者是整个共享关系的发起者，在解除共享关系方面具有唯一性，而且发起者和多位参与者之间存在着共享关系。在流量共享的方案设计中，共享者将自身所了解的数据信息进行分享，其他的参与者共享这些消息，而参与者也可以做自身的信息发布，这样可以形成一个良好的信息交流系统。基于流量数据共享的信息技术基础，还可以执行系统推荐，这样，参与者能够将贡献关系推荐给更多的人实现数据信息共享，如此也可以有更多的数据信息加入进来。当信息数据集聚比价多的时候利用大数据技术当中的聚类分析技术可以做数据的处理。
大数据在航空运输企业的具体利用还体现在流量经营模型的建设中。所谓的流量经营主要指的是航空运输企业在具体的发展中需要对市场的需求量以及自身的增长量做明确的认知，这样，航空运输企业自身的发展速度调整会更加的科学，企业发展的规划制定会更加的完美。就流量经营模型的具体实现来讲，需要完成下面的两项工作。
大数据技术在航空运输企业的发展中，其突出应用体现在客户投诉模型构建中。从目前的资料分析来看，航空运输企业要获得规模扩大，必须要让更多的社会成员对其产生认可度，而认可度的产生需要消除投诉，所以基于大数据构建客户投诉模型，并基于模型做客户投诉的相关性分析现实价值显著。
本文通过Eviews 6.0软件，采用普通最小二乘法基于截面数据进行多元线性回归分析.首先，对浙江省对外直接投资的出口效应进行检验，回归结果如下：
3.3 大数据技术在航空运输企业发展中的应用
某航空运输企业为了在现代社会环境下更好的进行自身的发展，积极的利用大数据挖掘技术实现的数据的分析和利用，以下是其数据挖掘与利用的具体分析。
在客户投诉模型构建完成后，接下来的重要工作是利用投诉模型对大数据进行趋势判断和评估，评价数据的准确性与可靠性。运行投诉模型，并将大数据内容输入模型中，基于模型的运算可以获得大数据的相关资料。对比大数据与模型分析的一致性，这样可以确定模型在分析数据方面的价值，进而利用模型评价数据。通过模型的数据评价，再结合大数据的相关资料，数据反馈的信息会更加的准确，航空运输企业基于数据反馈的资料积极的进行自身的缺陷完善，这样，航空运输企业的现实发展效果会更加的显著。
第二是基于聚类分析构建共享模型。所谓的聚类分析具体指的是一种根据一定的特征事务分类的方法。在航空运输企业的数据分析中，利用聚类分析方法可以将航空数据的具体增长特性做分类，比如利用聚类分析方法可以将服务型数据、管理型数据、技术性数据等做明确的分类，这样可以更加清楚的认知航空运输企业对市场用户的吸引力要素。基于吸引力要素做共享模型的构建，航空运输企业可以基于模型对自身的各方面优势进行判断，同样也可以对自身的的运输线路、运输成本以及原属技术、管理服务等做多方面的探讨，通过这些分析与讨论，航空运输企业可以提出更科学的运输线路建设方案，也可以提出更科学的企业发展管理制度以及改革措施等，这样，航空运输企业的发展实效会有显著性的提升。
第二是基于互动性对观测的数据进行分类。原始的数据当中存在着噪声数据、冗余数据和缺失数据，所以利用解析、清洗和重构的方式实现了对数据的重新归类，主要分为三大类，即结构化数据，半结构化数据和非结构化数据。对这些数据进行分析筛选并剔除无效数据，这实现了数据挖掘质量的提升。
第三是做数据挖掘模型的设计。在具体的设计中有概念设计、逻辑设计和物理模型设计。在设计的过程中，针对不同的主题设置属性集，这样减少了数据的处理量。针对不同的主题数据库，利用粗糙集的属性归算方法可以实现冗余数据的删除，以此得到精简后的数据。之后将决策树所表示的数据集表示为IF-THEN的分类规则知识，并在规则知识库中存储。如果有新的数据样本，可以利用规则算法做处理。
急性脑出血致残率和病死率均较高[11]。患者多因用力、情绪激动而突然发病，病变水肿中心部位可形成血浆或血块，若水肿体积过大，可使颅内压增高，导致脑组织和脑室移位，严重者甚至引发脑疝，影响预后[12-13]。
第四，数据处理完成之后利用联机分析处理技术（online analytical processing）支承复杂的决策分析过程，由此实现数据的有效转化，使其成为辅助决策的重要参考。考虑到航空运输企业对数据的实时性要求比较高，在数据处理的时候按照实时性数据和非实时性数据进行分析，针对非实时性数据，利用分布式文件系统（DFS）和MapReduce技术的云计算来进行处理，当然也可以在Hadoop基础上，利用一种DFS和MapReduce的开源实现的云计算平台进行数据处理。
该企业利用大数据挖掘技术对航空运输企业的行业发展情况和自身的发展情况进行了分析，并对比二者对自身的发展目标进行了确定，基于目标和行业发展趋势，还做了发展规划的科学制定，这为企业的现实进步打下了坚实的基础。
4 结束语
综上所述，在目前的航空企业发展实践中，大数据的应用有突出的现实效果，一方面是大数据的利用能够更加全面的分析发现航空运输企业的发展趋势与方向，另一方面是基于大数据可以总结航空运输企业发展存在的问题，无论是基于趋势的分析还是问题总结，其均能够为企业的发展提供丰富的参考，这对于航空运输企业的现代化进步与市场化改革有重要的作用。
参考文献：
[1]马简.浅析大数据在航空制造业供应链质量管理的应用与研究[J].中国市场，2017（31）：157-158.
[2]王强红.大数据环境下企业财务管理信息系统应用分析[J].环渤海经济瞭望，2017（8）：16.
标签：大数据论文; 航空运输企业论文; 运用论文; 中电科柯林斯航空电子有限公司论文;