在科学技术发展迅速,更新换代与淘汰融合速率空前的当代,准确把握相关产业的科研动向是研究机构和科技公司的重要需求。自然科学基金是官方权威机构及社会资本对未来技术判断与评估的最直观体现,也是推动科研领域发展的最重要的资金来源之一,在科学技术发展趋势的评估中占有非常重要的地位。美国自然科学基金作为世界上规模最大的自然科学基金之一,具有重要的地位和意义。基金分析,即从基金的数据中提取用户所关心的重要元素,并描述这些元素之间的关联关系和发展关系的过程。当前,美国自然科学基金官方网站上只具备历年基金的下载和简单检索能力。无法深入发掘基金中所包含的产业,技术发展等潜在信息。基金分析工作仍需要大量的人工阅读及经验判断来实现,导致其无法迅速,稳定且准确的开展。本文面向上述需求,设计并实现了一个基于美国自然科学基金的基金分析系统。所完成的主要工作有:（1）利用命名实体识别技术,聚类技术以及基于Bert建立的向量空间模型,实现了从基金文本中提取隐含的产业、技术关键词的目标。（2）利用改良的关联分析算法,基于提取的基金产业、技术、相关机构、时间等维度建立关联图结构,展示重要元素之间随时间变化的关联关系。（3）设计并实现了离线与在线相结合的算法模块,达到了优化算法模块空间占用和加快用户响应速度的目标。（4）以ElasticSearch与MySQL为基础实现数据存储,采用基于Nginx的前后端分离架构,并使用Kafka数据队列解耦后端的数据控制层、数据处理层和离线任务层,实现系统的高可用,高可扩展和灵活配置。（5）基于容器技术和容器编排技术实现了系统在集群环境下的一键部署与故障恢复机制。本文全面总结了系统的设计与开发过程,论文首先阐述了课题的意义和国内外研究现状,其次描述了与本课题相关的技术;然后重点阐述了系统总体的设计过程和关键技术选型,并对系统重要模块的设计与实现进行了详细描述;最后介绍系统根据预先设定的指标进行测试的过程及结果,证明了系统的功能性指标和非功能性指标均达到预设的目标。