發(fā)布時間：2017-07-16 21:08

  本文關鍵詞：基于J2EE實現(xiàn)的電信CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析

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【摘要】：當前,計算機技術快速發(fā)展,企業(yè)之間的競爭愈來愈激烈。企業(yè)要想在競爭中取得優(yōu)勢,必須提高管理性能和管理效率。電信行業(yè)也不例外,尤其是對于電信行業(yè)的客戶關系管理(CRM),其管理水平和管理效率直接影響著企業(yè)的競爭力。許多電信公司認識到客戶關系管理的重要性,投入大量人力物力打造CRM系統(tǒng),但是大多沒有考慮到大數(shù)據(jù)時代海量電信數(shù)據(jù)增長給傳統(tǒng)電信CRM系統(tǒng)帶來的容量擴展性等問題,導致電信CRM數(shù)據(jù)挖掘處理出現(xiàn)效率低下等現(xiàn)象。本文針對海量電信CRM數(shù)據(jù)的高效管理和挖掘需求,選用先進的應用開發(fā)架構,運用大數(shù)據(jù)處理等技術提出可行的解決方案并建設實施。本文主要以某市電信CRM管理與挖掘系統(tǒng)建設為載體,在充分分析當前電信CRM系統(tǒng)所存在問題的基礎上,綜合運用管理學、心理學、績效管理等知識,設計并實現(xiàn)一套電信CRM管理系統(tǒng)。為了使電信運營商能擁有更多的客戶,使決策者制定新的套餐、實現(xiàn)交叉銷售等有充實的科學依據(jù),本文首先通過聚類算法將客戶分群,在分群的客戶中識別出電信行業(yè)業(yè)務下滑的客戶。通過對業(yè)務下滑客戶的消費行為和客戶信息進行分析,捕捉到客戶流失原因,針對不同客戶流失原因制定精準的客戶營銷方案和客戶挽留方案,從而達到減低客戶流失率的目的。同時,通過關聯(lián)規(guī)則算法來實現(xiàn)相關套餐的推薦銷售和交叉銷售。隨著海量電信用戶數(shù)據(jù)的迅猛增長,傳統(tǒng)的聚類算法和關聯(lián)規(guī)則分析方法已不能適應如此海量電信用戶數(shù)據(jù)的處理與分析,為此本文采用基于Hadoop平臺的海量數(shù)據(jù)處理方式來分析用戶數(shù)據(jù),為電信行業(yè)各部門做決策提供有效支持,比如營銷策略選擇、業(yè)務推薦模型建模和新業(yè)務增長點預測等。本文用Map Reduce算法實現(xiàn)了K-means算法和Apriori算法,不但提高了海量數(shù)據(jù)的處理效率,也得到對決策有指導意義的結論。
【關鍵詞】：電信CRM Hadoop 數(shù)據(jù)分析
【學位授予單位】：南華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F626;TP311.13;F274
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-18
• 1.1 課題背景及意義12-14
• 1.2 國內外現(xiàn)狀綜述14-16
• 1.3 本文工作簡介16-18
• 1.3.1 本文研究內容16
• 1.3.2 本文組織結構16-18
• 第2章 背景知識18-30
• 2.1 相關技術概述18-22
• 2.1.1 JSP+Servlet+Java Bean18-19
• 2.1.2 Browser/Server系統(tǒng)的三層體系結構19-20
• 2.1.3 Java Server Page(JSP)技術20-21
• 2.1.4 JDBC技術21
• 2.1.5 JSP開發(fā)架構21-22
• 2.2 JSP運行環(huán)境22
• 2.2.1 硬件環(huán)境22
• 2.2.2 軟件開發(fā)環(huán)境22
• 2.3 JDK的安裝和配置22-23
• 2.3.1 配置JDK22-23
• 2.3.2 安裝Tomcat23
• 2.4 分布式平臺Hadoop23-26
• 2.4.1 HDFS24-25
• 2.4.2 Map Reduce25-26
• 2.5 數(shù)據(jù)挖掘及相關挖掘算法概述26-30
• 2.5.1 數(shù)據(jù)挖掘概述26-27
• 2.5.2 Apriori算法概述27-28
• 2.5.3 K-Means 算法概述28-30
• 第3章 某市電信CRM系統(tǒng)的實現(xiàn)30-76
• 3.1 需求分析30-42
• 3.1.1 需求概要30
• 3.1.2 用戶類型分析30-31
• 3.1.3 主要功能分析31-37
• 3.1.4 非功能需求分析37-39
• 3.1.5 可行性分析39-42
• 3.2 系統(tǒng)設計42-59
• 3.2.1 系統(tǒng)設計概要42-45
• 3.2.2 系統(tǒng)物理結構描述45-48
• 3.2.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計48-59
• 3.3 系統(tǒng)實現(xiàn)59-71
• 3.3.1 登錄模塊實現(xiàn)59-61
• 3.3.2 系統(tǒng)主界面實現(xiàn)61-62
• 3.3.3 客戶基本模塊功能設計62-71
• 3.4 系統(tǒng)測試71-74
• 3.4.1 測試項目71-72
• 3.4.2 測試舉例72-74
• 3.5 本章小結74-76
• 第4章 CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)研究方案及數(shù)據(jù)分析76-101
• 4.1 CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)研究方案76-83
• 4.1.1 Hadoop平臺搭建76-81
• 4.1.2 實驗使用數(shù)據(jù)說明81-83
• 4.2 基于MR-means的CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析83-89
• 4.2.1 聚類分析方案83-84
• 4.2.2 Map Reduce實現(xiàn)K-means算法（MR-means）84-87
• 4.2.3 實驗過程及結果分析87-89
• 4.3 基于MR-Apriori的CRM系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析89-99
• 4.3.1 關聯(lián)規(guī)則分析方案89-90
• 4.3.2 Map Reduce實現(xiàn)Apriori算法90-91
• 4.3.3 MR-Apriori實現(xiàn)過程91-96
• 4.3.4 實驗過程及結果分析96-99
• 4.4 本章小結99-101
• 第5章 結論101-103
• 參考文獻103-106
• 作者攻讀學位期間的科研成果106-107
• 致謝107

【參考文獻】

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本文編號：550541