撰写项目技术研制报告从解决关键技术角度阐述研究方法、过程和结果等相关技术信息。参考资料如下：项目名称：中药材大数据应用分析与智能预测综合服务系统项目拟解决的技术关键：本项目主要研究目标是通过建立中药材相关支撑系统利用大数据技术整合中药材相关领域的数据资源综合考虑本项目的研究内容为实现本项目的研究目标拟解决的技术关键有：1技术方面：①随着业务的深入其数据量更是呈现出爆炸式的增长趋势。面对如此巨大的数

研究方法： 本项目的研究方法主要包括数据收集、数据清洗、数据预处理、数据建模、数据可视化和模型评估等步骤。具体来说，数据收集阶段主要是通过药通网及其信息站点、药通质检中心、医药企业、医院等多个渠道获取中药材相关数据；数据清洗阶段主要是对原始数据进行去重、缺失值填补、异常值处理、数据格式转化等操作，保证数据的准确性和可用性；数据预处理阶段主要是对清洗后的数据进行特征提取、特征选择、数据归一化等操作，为后续的建模提供基础；数据建模阶段主要是采用机器学习算法、统计分析方法等，建立中药材行情数据预测模型、中药材地理分布分析模型等，用于实现对中药材相关数据的挖掘和分析；数据可视化阶段主要是采用各种图表形式，将数据分析结果以直观形式展现出来，方便用户理解和使用；模型评估阶段主要是对建立的模型进行评估和验证，以保证模型的准确性和可靠性。

研究过程： 本项目的研究过程主要包括需求分析、系统设计、系统实现、系统测试和系统部署等步骤。具体来说，需求分析阶段主要是对中药材行情大数据应用分析和智能预测综合服务系统的需求进行分析和明确；系统设计阶段主要是基于需求分析结果，设计系统的整体架构和模块设计，以实现系统的功能和性能要求；系统实现阶段主要是根据系统设计结果，进行编码、测试、优化等工作，以实现系统的功能和性能要求；系统测试阶段主要是对实现后的系统进行系统测试、性能测试、安全测试等，以保证系统的稳定性、安全性和可用性；系统部署阶段主要是将系统部署到用户使用环境中，以实现系统的正式使用。

研究结果： 本项目的研究结果主要包括以下几个方面：

1）中药材行情大数据分析及预测模型：通过采用Hadoop框架和R语言的优势，根据中药材行情大数据的特点，设计并完成基于Hadoop+R语言中药材行情大数据的分析及预测，实现对中药材行情大数据的可靠处理和分析预测。

2）中药材地理分布分析模型：通过利用药通质检中心的日常检查数据进行汇总分析，可以得出同一种中药材品种，在不同地区的含量变化趋势，从而可以分析得到，某一品种较为适宜的种植区域，实现对中药材地理分布的智能分析和预测。

3）中药材大数据应用分析与智能预测综合服务系统：本项目设计并实现了一套中药材大数据应用分析与智能预测综合服务系统，包括数据收集、数据清洗、数据预处理、数据建模、数据可视化和模型评估等多个模块，实现对中药材相关数据的挖掘和分析，为用户提供智能化的中药材服务。

4）研究成果的应用价值：本项目的研究成果可应用于中药材生产、流通、质量监管、市场预测等多个领域，具有很高的应用价值和社会效益