首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机软件论文--程序设计、软件工程论文--软件工程论文

电信客户欠费催缴管理系统

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 引言第10-15页
    1.1 课题来源与选题依据第10-11页
        1.1.1 课题来源第10页
        1.1.2 选题依据第10-11页
    1.2 研究现状与意义第11-13页
    1.3 本文主要工作第13页
    1.4 本文组织结构第13-15页
第2章 相关技术研究第15-27页
    2.1 K-means算法第15-16页
    2.2 Hadoop平台第16-19页
        2.2.1 系统架构概述第16-17页
        2.2.2 HDFS架构第17-18页
        2.2.3 MapReduce第18-19页
    2.3 MRDK-means算法第19-23页
        2.3.1 基于多次采样和空间密度的K-means算法第20页
        2.3.2 基于多次采样和空间密度的K-means算法并行化第20-22页
        2.3.3 基于MRDK-means算法的客户分类分析流程第22-23页
    2.4 欠费预测模型第23页
    2.5 HMBPM模型第23-27页
        2.5.1 K序马尔科夫模型第23-24页
        2.5.2 初始欠费概率预测第24-25页
        2.5.3 构建目标贝叶斯网络第25-26页
        2.5.4 最终欠费概率预测第26页
        2.5.5 基于HMBPM模型的客户继续欠费概率预测分析流程第26-27页
第3章 系统需求分析第27-34页
    3.1 系统总体目标第27页
    3.2 系统功能分析第27-32页
        3.2.1 ETL第28-29页
        3.2.2 提示缴费客户分析第29页
        3.2.3 欠费催缴客户分析第29-30页
        3.2.4 查询统计分析第30-31页
        3.2.5 代维公司管理第31-32页
        3.2.6 其他功能第32页
    3.3 系统非功能需求第32-34页
第4章 系统总体设计第34-43页
    4.1 系统架构第34-35页
    4.2 功能模块组成第35-39页
    4.3 业务逻辑分析与设计第39-43页
        4.3.1 基本思路与实现方案第39-43页
第5章 系统详细设计第43-65页
    5.1 功能模块设计第43-44页
    5.2 提示缴费客户分析第44-47页
        5.2.1 客户数据预处理第44-45页
        5.2.2 客户分类第45页
        5.2.3 提示参数管理第45-46页
        5.2.4 差异化提示方案第46-47页
    5.3 欠费催缴客户分析第47-49页
        5.3.1 客户数据预处理第47页
        5.3.2 继续欠费概率预测第47-48页
        5.3.3 催缴参数管理第48页
        5.3.4 差异化催缴方案第48-49页
    5.4 查询统计分析第49-52页
        5.4.1 提示成功率分析第49-50页
        5.4.2 催缴效果分析第50页
        5.4.3 提示数据分析第50-51页
        5.4.4 催缴数据分析第51页
        5.4.5 免提示数据分析第51-52页
        5.4.6 免催缴数据分析第52页
    5.5 代维公司管理第52-56页
        5.5.1 代维人员管理第52-53页
        5.5.2 催缴任务分配第53页
        5.5.3 催缴信息管理第53-54页
        5.5.4 催缴效果分析第54页
        5.5.5 外呼成功率分析第54-55页
        5.5.6 考核分析第55页
        5.5.7 投诉管理第55-56页
    5.6 工作参数管理第56页
        5.6.1 通用工作参数管理第56页
        5.6.2 计划参数管理第56页
    5.7 接口管理第56-57页
    5.8 数据库设计第57-63页
        5.8.1 数据库概念设计第57-59页
        5.8.2 数据库逻辑设计第59-63页
    5.9 若干技术问题第63-65页
第6章 系统实现与测试第65-76页
    6.1 系统平台环境第65-66页
        6.1.1 硬件环境第65页
        6.1.2 软件环境第65页
        6.1.3 Hadoop平台环境第65-66页
    6.2 系统主要功能效果图第66-70页
    6.3 测试目的与方法第70-71页
    6.4 测试用例第71-76页
        6.4.1 提示缴费客户分析测试第71-72页
        6.4.2 欠费催缴客户分析测试第72-73页
        6.4.3 查询统计分析测试第73-74页
        6.4.4 代维公司管理测试第74-76页
第7章 总结与展望第76-77页
    7.1 总结第76页
    7.2 展望第76-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
攻读学位期间的研究成果第81页

论文共81页,点击 下载论文
上一篇:新高考“物理遇冷”下互联网机遇的初探
下一篇:面向美食的垂直搜索引擎的设计与实现