基于航运大数据的航运业务可视化管理：某航运租赁有限公司，致力于通过融资租赁以及其他增值服务，为航运及海洋工程行业的商业伙伴提供综合的融资服务。对船舶及相关连的业务可视有着较高的个性化展示需要。期望能在传统的船舶位置、气象显示平台基础之上，能快速匹配到其公司相关的业务信息。即：能在一个界面上看到船舶位置、船舶租赁情况、合同完成进度、旗下船厂位置、船舶建造进度等信息。船队在线HiFleet 解决返港1、基于HiFleet线上服务为基础，该定制方案的所有界面均打破传统观念，采用重色彩基调，凸显科技感；2、采用深色卫星遥感地图为基本地图，配合各界面的深色基调，科技感进一步提升；3、用圆形+船+小三角的组合图案，替代传统的三角形的船舶图案，凸显特色与活力；4、提供船厂和船舶两种切换查看模式；5、运用websocket技术实现跨系统、跨屏幕的联动效果。6、接入业务信息，在对应的船舶信息框显示合同完成情况、租金信息、租金收益率等；7、接入船厂位置信息、介绍信息、船厂网址链接等；8、采用高更新频率的高清遥感卫星成像，持续跟踪船厂内船舶建造进度。大数据在智能航运中的地位和作用。航运大数据分析大宗商品实时走向
给远洋航运企业的大数据运用带来有序、安全和稳定对于互联网、大数据和区块链三者之间的关系，大数据战略重点实验室在《块数据3.0秩序互联网与主全区块链》一书扉页中开门见山、生动而形象地作出解说：“如果说互联网是一条通往未来的高速公路，那么，大数据就是行使在这条高速公路上的一辆辆汽车，区块链则是让这些汽车在高速公路合法且有序行使的制度和规则。互联网为我们带来了一个不规则、不安全、不确定的世界，区块链技术的应用则让这个世界变得更有秩序、更加安全和更趋稳定。”这是一个非常形象化和深入浅出的解说，它有助于读者透过云遮雾盖的信息技术专业术语来理解互联网、大数据和区块链三者之间的关系。临港航运大数据时代航运大数据动态指标生成。
用云计算、大数据等智能化手段，集成信息挖掘、远程监控、实时预警及预测分析，推进智能化管理，提高设备运行效率。例如：通过智能机器人，实时评估船舶设备的运行状态，可能地预知设备故障与操作失误，加强管控预控措施，实现船舶管理的智能化。同时，机器人的逐步推广也可以应用到一些基本船员的工作上，在提高效率的基础上，使管理的精细化水平得到进一步加强。此外，通过智能化与系统化的管理，既为航运企业积累先进的管理经验，又提高管理人员的综合业务技能，为后续的深化发展夯实基础。
成为远洋航运企业的资产和资本人类社会正进入一个新的数字化时代。2012年2月，《纽约时报》宣布“大数据”时代的降临。普罗大众通过日常使用的微信和支付宝等网络工具也能充分感受到互联网和大数据对我们日常生活方式和行为方式的影响。吴国及时顺应了时代发展潮流，在2015年发布了《促进大数据发展行动纲要》的通知，以推动中国大数据产业的应用发展。该《纲要》确认大数据是“以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”数字化时代阿里、腾讯、百度、谷歌等互联网企业，基于大数据的开发和运用，通过向社会大众提供一系列与大数据相关的产品和服务，成为互联网领域的跨国巨头。目前许多跨国公司都加大了在数据挖掘方面的投入SoftwareAG、甲骨文、IBM、微软、SAP、易安信、惠普和戴尔电脑等跨国互联网巨头均已经在多家数据管理分析专业公司上投入了巨额资金。这些跨国公司在大数据方面的巨大投入显示，大数据在将来的社会经济生活中将扮演越来越重要的角色。航运相关的大数据服务。
近期，中国水产科学研究院东海水产研究所农业部远洋与极地渔业创新重点实验室与上海海洋大学海洋科学学院的科研团队，通过基于中西太平洋金枪鱼延绳钓渔船卫星AIS数据及海表温度数据，利用全局空间自相关中的莫兰指数及局部空间自相关中的热点分析方法，得到了中西太平洋金枪鱼延绳钓中心渔场位置及变动情况。并用2017年9月金枪鱼延绳钓渔获数据，对基于2017年7-12月卫星AIS数据A和热点分析得到的中心渔场准确性进行验证。验证结果表明，基于AIS和热点分析的中心渔场识别精度高达73%，能够满足实际渔业研究的需求。 船队在线HiFleet航运大数据。航运大数据的实时挖掘
究竟什么是航运大数据呢？航运大数据分析大宗商品实时走向
航运大数据的分析挖掘方法：从海量但是并不完善的数据中，切实提取出具有隐含意味的，但具有潜在价值的信息，就是数据挖掘的过程。数据挖掘的方法主要包含分类思想、统计思想、数据关联、可视化分析、迭代与逼近等具体环节。①分类统计。如浮态与油耗、载况与功率等参数间的函数关系与信息。②关联分析。如船舶航行进程中，吃水数据以及波浪数据的综合性关联，与此同时，海况波浪参数和相舶失速以及相舶运动参数相关联等。⑤可视化分析。利用数据发掘和可视化两种技术相融合，将抽象的数据转化成为可视化的语言，方便后续实现知识和信息的升级处理。④迭代与逼近。这一技术主要是通过时间连续性监测的数据对挖掘到的数据进行多次迭代与分析，实现逐步逼近结果的目标。航运大数据分析大宗商品实时走向
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