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基于数据挖掘的电力客户停电风险管理系统研发

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 选题背景及意义第11-12页
        1.1.1 选题背景第11-12页
        1.1.2 选题意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
        1.2.1 数据挖掘技术第12-13页
        1.2.2 数据挖掘技术在客户关系管理中的应用第13页
        1.2.3 风险管理理论在电力企业的应用第13-14页
    1.3 主要研究内容第14页
    1.4 本文结构第14-15页
第2章 数据挖掘关键技术及风险管理理论研究第15-22页
    2.1 数据挖掘基本概念第15-17页
        2.1.1 数据挖掘的功能第15页
        2.1.2 数据挖掘步骤第15-16页
        2.1.3 数据挖掘方法第16-17页
    2.2 粗糙集技术第17-19页
        2.2.1 粗糙集的基本理论第17-18页
        2.2.2 属性约简算法第18-19页
    2.3 风险管理理论第19-21页
        2.3.1 企业风险管理的目标第20页
        2.3.2 风险管理过程第20页
        2.3.3 风险识别方法第20-21页
    2.4 结语第21-22页
第3章 基于粗糙集理论的客户停电风险评估模型的研究第22-30页
    3.1 基于粗糙集理论的客户停电风险模型建模过程描述第22页
    3.2 客户停电风险评估因素分析第22-23页
        3.2.1 业务理解第22页
        3.2.2 头脑风暴法在风险识别中的应用第22-23页
    3.3 利用属性约简理论确定客户停电风险评估要素第23-26页
        3.3.1 样本数据的收集第23-24页
        3.3.2 属性的离散化第24-26页
        3.3.3 属性约简第26页
    3.4 基于属性重要性理论的综合权重计算第26-28页
        3.4.1 综合权重算法第26-27页
        3.4.2 计算各评估要素属性重要度第27-28页
        3.4.3 计算各评估要素综合权重第28页
    3.5 客户停电风险评估模型的建立第28页
    3.6 结语第28-30页
第4章 系统模块设计第30-40页
    4.1 设计原则第30页
    4.2 系统需求分析第30-33页
        4.2.1 系统功能需求分析第30-32页
        4.2.2 系统非功能需求第32-33页
    4.3 系统物理架构第33页
    4.4 系统功能模块设计第33-37页
        4.4.1 系统功能模块第33-35页
        4.4.2 用例图分析第35-37页
    4.5 数据库设计第37-39页
        4.5.1 数据库概念设计第37-38页
        4.5.2 数据库逻辑设计第38-39页
    4.6 结语第39-40页
第5章 系统实现第40-51页
    5.1 系统开发与运行环境第40页
    5.2 数据库连接方式第40-41页
    5.3 系统管理模块的实现第41页
    5.4 客户管理模块的实现第41-45页
        5.4.1 客户信息同步管理第42页
        5.4.2 客户信息维护第42-43页
        5.4.3 风险评估模型第43-45页
        5.4.4 客户分组管理第45页
    5.5 停电风险评估模块的实现第45-47页
        5.5.1 停电区域及范围设定第45-46页
        5.5.2 停电风险评估第46-47页
    5.6 停电信息管理模块的实现第47-49页
        5.6.1 规范短信签约管理第47-48页
        5.6.2 停电信息发布管理第48-49页
    5.7 业务支撑模块的实现第49-50页
    5.8 结语第50-51页
第6章 系统测试第51-55页
    6.1 系统测试目标及原则第51-52页
    6.2 测试方案第52页
    6.3 测试用例设计第52-53页
    6.4 功能测试结果分析第53-54页
    6.5 结语第54-55页
第7章 总结与展望第55-57页
    7.1 总结第55页
    7.2 展望第55-57页
参考文献第57-59页
致谢第59-60页
作者简介第60页

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