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基于Hadoop的省级农信社数据分析系统的设计实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 课题背景与意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 研究目标及内容第13-14页
    1.4 本论文的结构安排第14-15页
第二章 相关理论与技术第15-25页
    2.1 基于HADOOP的大数据技术第15-16页
    2.2 数据挖掘第16-19页
    2.3 机器学习第19-21页
    2.4 移动开发技术第21-22页
    2.5 银行客户关系管理第22-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 系统需求分析第25-36页
    3.1 系统建设目标第25页
    3.2 系统功能需求分析第25-34页
        3.2.1 用户总体需求第25-26页
        3.2.2 数据平台建设需求第26-29页
        3.2.3 客户查询第29-30页
        3.2.4 客户综合筛选分析第30-32页
        3.2.5 客户概览及360视图第32页
        3.2.6 电子银行客户数据分析第32-33页
        3.2.7 客户流失数据分析第33页
        3.2.8 指标查询分析第33-34页
    3.3 系统非功能需求第34-35页
        3.3.1 性能需求第34-35页
        3.3.2 可靠性需求第35页
        3.3.3 安全需求第35页
    3.4 本章小结第35-36页
第四章 系统总体设计第36-43页
    4.1 系统设计原则第36页
    4.2 系统设计目标第36-37页
    4.3 系统功能结构第37页
    4.4 系统应用架构第37-38页
    4.5 系统技术架构第38-40页
    4.6 系统网络拓扑架构第40页
    4.7 系统服务模式设计第40-42页
        4.7.1 服务区域划分第40-41页
        4.7.2 服务类型划分第41-42页
    4.8 本章小结第42-43页
第五章 系统详细设计与实现第43-95页
    5.1 系统详细设计第43-75页
        5.1.1 数据库设计第43-54页
        5.1.2 服务路由设计第54-57页
        5.1.3 服务接口设计第57-59页
        5.1.4 客户综合筛选分析第59-60页
        5.1.5 客户概览及360视图第60-62页
        5.1.6 电子银行客户数据分析第62-64页
        5.1.7 客户流失数据分析第64-66页
        5.1.8 指标查询分析第66-68页
        5.1.9 消息中心设计第68-73页
        5.1.10 批处理设计第73-75页
    5.2 开发环境第75-77页
    5.3 主要功能实现第77-94页
        5.3.1 服务路由第77-79页
        5.3.2 服务接口第79-80页
        5.3.3 客户综合筛选分析第80-83页
        5.3.4 客户概览及360视图第83-85页
        5.3.5 电子银行客户数据分析第85-86页
        5.3.6 客户流失数据分析第86-89页
        5.3.7 指标查询分析第89-91页
        5.3.8 消息中心第91-92页
        5.3.9 批处理第92-94页
    5.4 本章小结第94-95页
第六章 系统测试第95-106页
    6.1 系统功能测试第95-101页
        6.1.1 测试环境第95-97页
        6.1.2 测试策略第97页
        6.1.3 测试范围第97页
        6.1.4 测试结果第97-100页
        6.1.5 测试小结第100-101页
    6.2 系统非功能测试第101-105页
        6.2.1 测试环境第101-103页
        6.2.2 测试范围第103页
        6.2.3 测试结果第103-104页
        6.2.4 测试小结第104-105页
    6.3 本章小结第105-106页
第七章 总结与展望第106-107页
    7.1 总结第106页
    7.2 展望第106-107页
致谢第107-108页
参考文献第108-109页

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