面向石油行业的大数据交易平台的设计
加油站智慧收银系统设计设计方案
加油站智慧收银系统设计设计方案设计方案：加油站智慧收银系统一、背景介绍随着社会的发展和科技的进步，加油站作为交通运输的重要服务站点，也需要与时俱进地提升服务水平和效率。
传统的收银方式存在一系列问题，如人工操作时间长、易出现差错、安全性低等等。
因此，设计一个智慧收银系统能够有效解决这些问题。
二、功能需求1. 自助加油：用户可以通过自助售卖机选择油品、加油量，并通过扫描二维码或使用手机支付功能完成付款。
2. 远程监控：加油站的所有操作都可以通过远程监控系统进行实时监控，包括油罐液位、加油位、收银信息等。
3. 实时价格更新：加油站的油价可以与市场实时同步，并在系统中展示给用户。
4. 会员服务：用户可以通过会员卡享受折扣、积分兑换等特权，系统应支持会员信息管理和积分管理。
5. 数据分析：系统应能够收集和分析用户加油习惯等数据，为加油站提供决策支持和市场分析。
三、系统设计1. 硬件设备：a. 自助售卖机：包括触摸屏、扫描器、打印机等。
b. 摄像头：用于远程监控和识别用户。
c. 支付终端：包括POS机和二维码扫描机。
d. 服务器：用于存储和处理系统数据。
2. 软件设计：a. 用户界面：通过触摸屏交互，提供用户选择油品、加油量等功能，支持手机支付和会员服务。
b. 数据库：存储用户信息、油价信息、加油站信息等数据。
c. 支付接口：与手机支付平台对接，提供支付功能。
d. 远程监控系统：实时监控加油站各项操作并将数据传输至服务器。
e. 数据分析模块：将收集到的数据进行分析和处理，为加油站提供决策支持。
3. 系统流程：a. 用户通过触摸屏选择油品和加油量，并扫描二维码付款。
b. 用户的加油信息将通过摄像头和远程监控系统传输至服务器。
c. 服务器接收并存储加油信息，并更新油价数据。
d. 支付接口将付款信息进行验证，并确认支付完成。
e. 用户的会员信息和积分数据及时更新。
f. 数据分析模块从数据库中读取数据，进行分析并生成报表或提供决策支持。
智慧油站系统设计方案
智慧油站系统设计方案智慧油站系统是利用互联网、物联网、大数据分析等技术，对传统的油站进行智能化改造和管理的系统。
该系统通过采集、处理和分析各类数据，以达到提高油站运营效率、提升客户体验、减少运营成本等目标。
下面是一个智慧油站系统的设计方案。
一、系统需求分析1. 油站管理需求：包括油品调度、库存管理、订单管理、工作人员管理、财务管理等。
2. 客户需求：提供便捷的加油支付方式、积分兑换服务、个性化推荐等。
3. 数据分析需求：对油品销售、客户行为、市场变化等数据进行分析，为油站提供决策支持。
4. 安全需求：保障油站数据的安全性，防范黑客攻击、信息泄漏等问题。
二、系统架构设计1. 前端设计：提供用户友好的界面，并实现用户操作和交互功能。
2. 后端设计：负责数据的采集、处理和存储，以及业务逻辑的实现。
3. 数据库设计：采用关系型数据库，进行数据的存储和管理。
4. 云计算平台：利用云计算平台实现对大数据的存储和处理。
5. 物联网设备：通过传感器、控制器等设备，将油站的各项运营数据传送到系统中。
6. 安全设计：采用数据加密、权限控制等措施，保证系统的安全性。
三、系统功能设计1. 油品调度和库存管理：根据油品销售和市场需求，对各个油罐的油品进行调度和管理，实现最优化的库存管理。
2. 订单管理和支付：用户可以通过手机App或自助终端机进行加油订单的下单和支付，提供多种支付方式和便捷的支付体验。
3. 会员管理和积分兑换：用户可以通过注册会员享受优惠服务，积累积分并进行兑换。
4. 财务管理：管理油站的财务收支、往来账款以及利润分析等。
5. 数据分析和决策支持：通过对油品销售数据、客户行为数据以及市场变化数据进行分析，为油站提供决策支持和市场预测。
四、系统实施方案1. 硬件设备部署：安装传感器、控制器等设备，并与系统进行连接和集成。
2. 软件开发：开发前端界面、后端业务逻辑和数据处理功能，并进行系统测试和优化。
3. 数据库建设：设计数据库表结构，建立数据存储和管理系统。
大数据分析在石油和天然气行业中的应用
大数据分析在石油和天然气行业中的应用随着科学技术的快速发展，数字化和智能化越来越成为各个行业的发展趋势。
在石油和天然气行业中，大数据分析技术的应用已经逐渐成为一种新型的技术手段。
大数据分析技术可以帮助企业提高生产效率、降低成本、提高安全性，同时也可以提高公司的竞争力。
下面我们将针对大数据分析在石油和天然气行业中的应用进行讨论。
一、什么是大数据分析？大数据分析主要指通过对大量的数据进行计算机处理和分析，来发现数据之间的关系和规律，以达到更好地预测未来趋势和优化决策的目的。
这里所说的“大数据”是指数据集的大小超过传统数据库的处理能力，通常需要使用分布式数据存储和处理技术。
二、大数据分析在石油和天然气勘探中的应用在石油和天然气行业中，勘探和开采一直是行业中最为重要的环节。
传统的勘探方法通常是通过人工对石油和天然气资源的探测和分析，但是由于这种方法的效率较低，成本较高，并且面临着许多不确定性，所以现在越来越多的企业开始应用大数据分析技术来辅助勘探工作。
首先，大数据分析技术可以通过分析多种数据源，如地形图、地质图、测井数据、钻井数据、岩心数据等各类数据来探测和分析油气藏的储量和质量。
其次，大数据分析技术还可以将多层次、多因素的信息进行综合分析，识别出地层异常性、地层特征、沉积环境等方面的规律，从而优化勘探规划和开采方案，提高勘探的成功率。
而且，在天然气勘探领域，大数据分析技术还可以帮助企业通过分析气体特性和地质条件等要素来确定气藏类型和分布区域，从而准确地预测天然气资源的储量和质量，为企业的勘探决策提供科学依据。
三、大数据分析在油气开采中的应用除了在勘探过程中，大数据分析技术也在油气开采的全过程中起到了重要的作用。
在油田开采管理方面，大数据分析技术可以通过分析生产数据、地震数据、岩石物性数据等信息，综合识别油藏性质和油气运移特性，进而制定合理的采油方案。
通过大数据分析技术，可以对井下设备进行监测和诊断，检测异常和故障，并及时采取措施，提高井口的产能和稳定性，同时减少因井口故障产生的生产损失。
Hadoop在石油与天然气行业的大数据应用案例解读
Hadoop在石油与天然气行业的大数据应用案例解读随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为了各个行业的热门话题。
石油与天然气行业作为一个重要的能源供应领域，也开始积极探索大数据技术的应用。
其中，Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于石油与天然气行业的大数据处理和分析中。
本文将通过对几个典型的案例进行解读，探讨Hadoop在石油与天然气行业中的应用。
首先，Hadoop在石油勘探中的应用是一个重要的方向。
石油勘探是一个复杂而庞大的过程，需要处理大量的地质、地球物理和地球化学数据。
传统的数据处理方法往往无法满足对这些大规模数据进行高效处理和分析的需求。
而Hadoop的分布式计算能力和强大的存储能力，使得它成为了处理这些大规模数据的理想选择。
例如，一家石油公司利用Hadoop技术对海底地震勘探数据进行处理和分析，从而提高了勘探效率和准确性。
其次，Hadoop在石油生产中的应用也具有重要意义。
石油生产过程中涉及到诸多环节，包括油井的开采、油田的管理和油品的销售等。
这些环节产生的数据量巨大，传统的数据处理方法无法满足对这些数据进行实时分析和决策的需求。
而Hadoop的实时处理和分析能力，使得它成为了石油生产中的重要工具。
例如，一家石油公司利用Hadoop技术对油田的生产数据进行实时监控和分析，从而及时发现问题并采取相应的措施，提高了生产效率和利润。
此外，Hadoop在石油供应链管理中也发挥了重要作用。
石油供应链管理涉及到从石油勘探到石油产品销售的整个过程，需要处理大量的供应链数据。
而Hadoop的分布式存储和计算能力，使得它可以高效地处理和分析这些供应链数据。
例如，一家石油公司利用Hadoop技术对供应链数据进行分析，从而优化了供应链的运作，提高了物流效率和降低了成本。
最后，Hadoop在石油安全管理中也有着重要的应用。
石油行业的安全管理是一个重要的任务，需要对大量的监控数据进行实时分析和预警。
最新石油行业大数据分析平台方案
石油行业大数据分析平台方案目录一数据管理的现状 (1)二石油行业大数据分析的概述 (2)（一）石油行业大数据分析概念 (2)（二）石油行业大数据分析目标 (3)三石油行业大数据分析体系 (3)四石油行业大数据分析核心领域 (4)（一）数据模型 (4)（二）数据生命周期 (5)（三）数据标准 (6)（四）主数据 (8)（五）数据质量 (9)（六）数据服务............................................................................................ 1 1 （七）数据安全............................................................................................ 1 2 五石油行业大数据分析保障机制 (13)（一）制度章程............................................................................................ 1 3(1) 规章制度............................................................................................ 1 3(2) 管控办法............................................................................................ 1 3(3) 考核机制............................................................................................ 1 3（二）石油行业大数据分析组织....................................................................... 1 5(1) 组织架构............................................................................................ 1 5(2) 组织层次............................................................................................ 1 6(3) 组织职责............................................................................................ 1 7 （三）流程管理............................................................................................ 1 9 （四）IT 技术应用. ........................................................................................ 2 0(1) 支撑平台............................................................................................ 2 0(2) 附件 A技术规范............................................................................................数据管理规范 (23)2 2附件B 数据质量评估办法 (41)附件C 数据质量管理流程 (45)关于石油行业大数据分析的理解数据管理的现状根据行业信息化发展的现状，结合当今行业石油行业大数据分析的要求，大型集团或政务管理部门现阶段数据管理方面存在以下的不足：（1））数据多头管理，缺少专门对数据管理进行监督和控制的组织。
大数据技术背景下石油数字化平台的设计
大数据技术背景下石油数字化平台的设计
杨彦
【期刊名称】《移动信息》
【年(卷),期】2024(46)4
【摘要】大数据技术正深刻影响着石油行业,其融合发展不仅提升了产业效率,还指引未来创新的方向。
通过云计算、物联网等技术的应用,石油数字化平台实现了数据采集、处理与分析的高度集成,有效支持了油气企业的决策与管理。
面对数据泄露等安全威胁以及日益激烈的市场竞争,设计可靠、功能先进的数字化平台尤为重要。
文中构建了一个全景框架,详述了现代石油行业数字化转型的关键技术和平台架构,同时展望了新兴技术未来的应用前景与行业挑战,对策略性的创新与升级路径提出了意见。
【总页数】3页(P216-218)
【作者】杨彦
【作者单位】中国石化销售股份有限公司安徽石油分公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.5
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石油行业的云计算与大数据分析
石油行业的云计算与大数据分析云计算和大数据分析作为信息技术领域的两大热点，正逐渐在石油行业展现出广阔的应用前景。
本文将介绍石油行业中云计算和大数据分析的概念、特点以及应用场景，并探讨它们对石油行业的影响和价值。
一、云计算在石油行业中的应用云计算是一种基于互联网的计算方式，通过虚拟化的技术手段将计算资源进行统一管理和调度，为用户提供按需获取和使用计算资源的服务。
在石油行业中，云计算具有以下应用特点。
1. 数据存储和共享：石油公司通常会生成大量的地质勘探、油藏模拟、生产运营等数据，这些数据需要进行存储和共享。
云计算提供了高效可靠的数据存储和共享平台，可以实现跨部门、跨地域的数据协作与交流。
2. 计算力和模拟仿真：油藏模拟、地震勘探等需要大量的计算资源和高性能计算能力。
云计算可以提供强大的计算能力，支持石油行业进行大规模数据处理和复杂模拟仿真，提高工作效率与研发成果。
3. 灾备和容灾：石油行业属于高度依赖信息技术的行业，一旦发生数据丢失或系统故障可能造成巨大损失。
云计算提供了强大的灾备和容灾机制，能够帮助石油公司实现数据备份与系统容灾，提高数据安全性和业务连续性。
二、大数据分析在石油行业中的应用大数据分析是指通过对大规模数据进行收集、存储、处理和分析，挖掘出其中蕴含的有用信息，以支持决策和业务发展。
在石油行业中，大数据分析具有以下应用场景。
1. 油藏优化与生产管理：通过对油藏采集的大量监测数据进行分析，可以实现对油藏开发过程中的变化进行实时监测和优化调整，提高石油开采效益与资源利用率。
2. 工艺监控与故障预警：通过对生产过程中的各种参数数据进行实时监测和分析，可以实现对设备运行状态的实时监控和故障预警，提高设备的可靠性与生产的稳定性。
3. 能源消耗分析与节能减排：通过对生产过程中的能源消耗数据进行分析，可以发现能源消耗的规律和突出问题，并制定相应的节能减排策略，实现绿色低碳发展。
三、云计算与大数据分析的结合应用云计算和大数据分析作为信息技术的两个重要方向，其结合应用在石油行业中具有巨大潜力。
油田企业大数据融合与共享交换平台构建研究
油田企业大数据融合与共享交换平台构建研究【摘要】本文研究了油田企业大数据融合与共享交换平台的构建问题。
在对背景介绍、研究意义和研究方法进行了阐述。
在分别对油田企业大数据融合平台建设、数据共享交换机制设计、安全性与隐私保护技术应用、多方参与协同机制构建和智能分析与决策支持系统集成进行了详细讨论。
最后在总结了油田企业大数据融合与共享交换平台的意义，提出了未来发展方向，并探讨了面临的挑战与解决途径。
本文旨在为油田企业构建更加高效、安全、智能的大数据融合与共享交换平台提供理论支持和实践指导，推动油田企业数字化转型进程，提升企业发展竞争力。
【关键词】油田企业、大数据、融合、共享、交换平台、构建、研究、背景介绍、研究意义、研究方法、数据共享、安全性、隐私保护、多方参与、协同机制、智能分析、决策支持系统、意义、未来发展方向、挑战、解决途径。
1. 引言1.1 背景介绍油田企业作为重要的能源生产和供应单位，在采油、生产、运输及销售过程中会产生大量的数据。
随着信息化技术的不断发展，油田企业也面临着数据规模日益庞大、分散和异构的问题。
这些数据散布在不同的业务系统和部门之间，导致数据孤岛现象严重，油田企业的决策效率和信息资源利用率较低。
为了解决油田企业数据孤岛问题，提高数据价值利用率，构建油田企业大数据融合与共享交换平台显得尤为重要。
通过建立一个统一的数据平台，整合油田企业各类数据资源，实现数据在不同业务系统之间的共享和交换，为企业决策提供更为全面和准确的支持。
借助大数据技术和智能分析算法，油田企业可以实现对数据的深度挖掘和分析，提高业务流程和生产效率。
本研究旨在探讨油田企业大数据融合与共享交换平台的构建方法和关键技术，为油田企业信息化建设提供理论支持和实践指导。
通过本研究，有望建立一个高效、安全、智能的数据平台，推动油田企业信息化水平的持续提升，为企业可持续发展提供有力支撑。
1.2 研究意义油田企业在生产和运营过程中产生大量数据，这些数据包括地质勘探数据、生产监测数据、设备运行数据等。
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面向石油行业的大数据交易平台的设计作者：宁阿芳来源：《商情》2020年第35期【摘要】为了打破时间和地理位置等对大数据流通的限制，本文针对数据需求者与数据拥有者开发了大数据交易平台。
通过系统需求分析，按照用户的需求确定平台各个功能模块，采用JSP技术、My SQL数据库，基于B/S结构开发，实现了大数据交易平台功能，可以满足数据需求者和数据拥有者的不同需求，同时具有操作简单，界面清晰，管理方便等优势，能够让数据需求者很快找到目标数据。
实现了数据信息无阻碍交流与数据汇集，最大限度凸显数据价值，同时打破传统行业信息壁垒。
【关键词】大数据交易 ;JSP技术 ;My SQL数据库引言：在经济领域发展大数据产业已经上升为国家战略，大数据的重要价值也被社会广泛认可。
作为整个大数据产业的基础与核心的大数据交易平台，可以使数据资源在不同组织之间流动，由此，个体组织就可以获得更多、更全面的数据。
有利于提高数据资源利用效率，更有利于通过数据分析发现石油行业的经济规律，从而提高石油行业效率，促进社会不断进步。
作为整个大数据产业重要基础的大数据交易平台，已成为大数据产业实际建设的热点，但目前关于大数据交易平台的研究还很缺乏。
为数据需求方与数据拥有者提供一个信息流通、数据交易的信息平台迫在眉睫。
进行大数据交易平台的发展与完善将会直接影响石油行业效率。
一、大数据平台调研与分析需求分析：本文设计开发的是一个实用、简洁的大数据在线交易系统，通过前期详细的调查和掌握数据需求者的需求，根据他们的实际需求来设计系统需求。
本平台设计了后台管理人员模块和数据需求者模块，其功能分析如下：（1）后台管理人员功能分析。
后台管理人员输入自己的用户名、密码以及验证码进入后台，后台管理人员可进行的管理有大数据管理、大数据交易订单管理、大数据分类管理、大数据二级分类管理、友情链接管理、数据需求者管理、留言咨询以及管理员管理（2）数据需求者功能分析。
未注册过的数据需求者通过注册再登录才能进入系统，已经注册过的数据需求者直接输入账号及密码登录系统。
在注册登录的基础上，用户能实现的功能模块有数据分类浏览、数据属性与详情、购物车、数据评论、我的订单、我的收藏、我的留言、我的余额等。
（二）可行性分析可行性分析通常也被成为可行性研究，可行性分析应具有可预见性、科学性、安全性等特点。
大数据交易平台的主要目标是让数据拥有者可以通过发布自己的数据，数据需求者可以通过交易平台找到目标数据。
（1）操作可行性。
数据需求者注册登录后，可以发现页面上的设计很简单，明显映入眼帘的只有数据分类、首页和个人中心，页面看着很简单大方。
而且用户无需培训，也可順畅操作，因为每一步的操作都会有相应的提示，只需按照提示，数据需求者就能够很快的找到目标数据。
（2）经济可行性。
大数据交易平台是基于数据需求者查询目标数据而设计的，需要大数据的用户一般经济能力都不会差，因而管理人员不用担心费用支付问题，而且大数据交易平台可以省去数据需求者浪费在路上的时间与费用。
更重要的是，该大数据交易平台系统不仅服务于数据需求者，数据拥有者也可通过平台发布以拥有的数据，后台管理人员将他们发布的数据进行采集汇总，所以大数据交易平台在经济上是可行的。
（3）技术可行性。
大数据交易平台主要采用Java编译，My SQL数据库，基于B/S结构开发。
Java在全球编程语言排行版上总是前三，Java的跨平台能力十分强大，只需一次编译，任何地方都可以运行。
My SQL是关系行数据库操作系统，My SQL实现了数据库体积较小易于安装、运行速度较快、所花费的成本较低搭载超文本预处理器接口与Web服务器软件或服务可以组成良好的开发环境。
My SQL操作起来十分简便，查找的速度快，且My SQL是免费的。
B/S是C/S架构的一种优化，伴随着各类浏览器技术的不断发展，B/S也正是利用浏览器来实现之前需要特定的程序软件才可以实现的一种更强大的网络结构模式。
大数据交易平台使用简单，不受时间和空间的限制，因此大数据交易平台的研发在技术上是完全可行的。
（4）法律可行性。
开发的大数据交易平台系统所用到的资料都是从正规渠道获得，不存在违法行为。
论文撰写过程中是自己独立完成，源代码也是自己编写，不存在抄袭行为。
所以大数据交易平台系统在法律上是可行的。
综上所述，在操作、经济、技术、法律等层面来讲，开发大数据交易平台都具有可行性。
无论从数据需求者的角度还是从数据拥有者的角度出发，开发大数据交易系统都是十分必要的。
（三）数据流程分析数据需求者通过填写注册信息，注册属于自己的账号，通过注册得到的用户名和密码进行登录，后台管理人员则通过默认用户名和密码进行登录操作，注册登录系统后，根据自身需求，查询目标数据，在数据商品详情页面，充分了解了数据的属性、评价等基本信息后，将数据商品加入购物车进行付款操作。
本大数据交易平台系统数据需求者购买大数据商品业务流程分析如图1所示。
（四）系统UML用例分析UML是用来对软件密集系统进行可视化建模的一种语言[24]，现在就对本大数据交易平台进行UML建模分析，大数据交易平台系统数据需求者的UML用例图如图2所示。
二、大数据平台系统设计（一）系统结构设计根据系统功能需求分析，构建本大数据交易平台的结构图，如图3所示。
（二）数据库设计数据库的设计要遵循一对一设计、独特命名以及双向使用等原则。
数据库决定了系统的技术、经济、安全等等的可能性，因而设计合理的数据库有着非常重要的意义。
（1）数据库E-R图设计。
大数据交易平台系统的实体有数据订单、数据分类、二级分类信息、数据需求者、评论等，每个实体都有各自的属性。
同时，这几个实体之间又有着密切的关系，为了更清晰直观的表现出他们之间的关系，E-R图的设计显得尤为重要。
本大数据交易平台系统的E-R图如图4所示。
（2）数据库表设计。
大数据交易平台系统的表有数据订单信息表、数据分类信息表、数据二级分类信息表、数据商品信息表、以及数据需求者信息表。
数据分类信息如表1所示。
（三）平台系统功能（1）主功能模块。
大数据交易平台系统主页面主要包括数据所有分类、搜索框、最新数据商品、热门数据商品、热卖数据商品、个人中心和后台管理。
用户只需将鼠标置于所有分类处，就会出现API、人工智能、区块数据、数据应用以及数据报告，其中各个分类中又有不同领域的数据，以人工智能为例，如图5所示。
页面下方有联系电话网站导航、友情链接和关于我们。
用户若在本数据库没有搜索到目标数据或者还想看看其他的数据交易平台，可通过点击友情链接跳转其他大数据交易平台。
（2）数据需求者注册。
数据需求者点击主页面上右上角的个人中心，进行注册或登录操作。
已有账号的数据需求者在用户登录页面可以直接填写自己的账号和密码登录，随后才能进行数据查询、数据购买等操作。
还没有账号的数据需求者点击“登录”按钮右边的“注册新用户”，到达注册页面，然后通过输入自己的账号、名称、密码、电子邮箱完成注册，注册后才能登录，登录后才能后续操作。
数据需求者只有输入正确的账号和密码才能进入系统。
（3）数据详情查询。
数据需求者找到目标数据，如果想要进一步了解数据信息的话，可点击商品，进入数据商品详情页面。
数据商品描述、数据属性和购买过此数据的用户的评论。
（4）订单功能。
数据需求者注册登录后，在我的主页上选择我的订单，到达我的订单页面后，自己的订单信息就会显示出来。
数据需求者注册登录后，在我的主页上选择我的余额，到达我的余额页面后，自己的余额就会显示出来。
（四）后台管理模块（1）后台管理功能。
后台管理人员点击主页左上角的后台管理按钮，进入管理员登录页面（如图6），只有正确输入用户名、密码以及验证码才能成功登录。
（2）订单管理功能。
点击订单管理，后台管理人员就可以进入订单管理界面，管理员可以查看所有数据订单信息。
（3）数据商品管理功能。
进入数据商品管理页面后，后台管理人员就可以看到数据的历史价格、出售价格、点击量、销售量、库存等。
这样一来，管理员能够快速掌握客户需求，了解到哪些数据产品比较受欢迎，哪些又比较冷门，及时添加商品、制定营销战略、调整数据商品价格等，不至于缺货时再亡羊补牢式的补货。
在添加数據页面，管理员需要输入数据的历史价格、出售价格、库存、版权、平台、接口和采集时间等基本信息。
（4）数据分类管理功能。
在数据分类管理页面，后台管理人员可查看和删除数据分类。
在二级分类管理中，后台管理人员可对二级分类信息进行搜索、查看、添加、单个删除或者批量删除的操作。
（5）用户管理界面。
在用户管理界面，后台管理人员可查看所有数据需求者的信息，灵活有效地运用客户的资料，根据他们的浏览记录，揣测他们的目标数据，当平台采集到相应的数据时，可以给数据需求者打电话或者发送邮件，这样一来就可以在留住老客户的基础上，不断开发新的客户，让他们对大数据交易平台产生依附心理。
而对于那些有很多不良交易记录的顾客，后台管理人员也可删除他们的信息，禁止他们登录本大数据交易平台系统，以保证平台的“绿色”发展。
三、结论本文采用JSP技术、My SQL数据库，基于B/S结构开发。
通过系统需求分析，按照用户的需求设计各个功能模块，完成了大数据交易平台的设计，实现了平台系统功能，完善系统的各功能模块。
本系统可实现将数据的详细信息整合到大数据交易平台，方便数据拥有者发布自己的数据信息，数据需求者可以通过查询迅速找到所需的数据，并购买获得。
可以基本满足数据需求者的要求，由于自身水平和开发周期的限制，系统一些功能模块不很完善。
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