建立统一的数据平台：搭建一个集成多渠道信息的统一数据平台，将来自船舶 AIS 系统、港口管理系统、气象部门、货代公司、船公司业务系统等的数据进行集中存储和管理 。通过标准化的数据接口，实现不同数据源的数据快速接入和整合 。例如，利用 ETL（抽取、转换、加载）工具，将不同格式的船舶位置数据、港口作业数据等抽取到数据平台，并进行格式转换和清洗后加载到数据库中 。
数据清洗与验证：对整合后的多源数据进行清洗，去除错误数据、重复数据和异常数据 。通过数据校验规则，如数据范围校验、逻辑关系校验等，确保数据的准确性和可靠性 。例如，对船舶航行速度数据进行校验，剔除速度异常的数据点 。同时，建立数据验证机制，通过与其他相关数据进行交叉验证，进一步提高数据质量 。
数据关联与融合：根据数据的内在联系，将不同信息源的数据进行关联和融合 。例如，将船舶位置数据与气象数据关联起来，分析气象条件对船舶航行状态的影响；将港口作业数据与货物数据关联，研究货物装卸与港口作业效率之间的关系 。通过数据融合，挖掘出更有价值的信息，为船期预测提供更全面的数据支持 。
实时更新与动态管理：保持数据平台的实时更新，及时获取各信息源的最新数据 。建立数据动态管理机制，根据数据的时效性和重要性，对数据进行分类管理和更新频率设置 。例如，对于船舶实时位置数据和港口实时作业数据，做到实时更新；对于历史气象数据和货物统计数据，定期更新 ，以确保用于船期预测的数据始终是最新和最准确的 。
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