基于排队论的E码通在线客服系统优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·论文研究背景 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·客服系统研究现状 | 第9-10页 |
| ·排队论研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究内容和研究意义 | 第11-12页 |
| ·内容组织与安排 | 第12-13页 |
| 第二章 E码通在线客服系统及相关知识介绍 | 第13-22页 |
| ·在线客服系统概述 | 第13页 |
| ·系统相关技术框架 | 第13-17页 |
| ·Java EE平台 | 第13-14页 |
| ·Ajax技术 | 第14-16页 |
| ·基于Ajax实现MVC模式 | 第16-17页 |
| ·排队系统基础知识 | 第17-21页 |
| ·排队论概述 | 第17-18页 |
| ·排队系统描述 | 第18-19页 |
| ·排队系统符号表示 | 第19-20页 |
| ·排队系统主要数量指标 | 第20-21页 |
| ·Little公式 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 E码通在线客服系统设计与实现 | 第22-37页 |
| ·E码通在线客服系统概述 | 第22-25页 |
| ·系统功能描述 | 第22-23页 |
| ·系统体系结构 | 第23-24页 |
| ·系统网络架构 | 第24-25页 |
| ·E码通在线客服系统设计与实现 | 第25-33页 |
| ·服务器端设计与实现 | 第25-29页 |
| ·客户端设计与实现 | 第29-32页 |
| ·数据库设计与实现 | 第32-33页 |
| ·系统运行实例 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于数据挖掘的客户分级策略研究 | 第37-51页 |
| ·客户分级概念 | 第37-38页 |
| ·客户分级与数据挖掘 | 第38-40页 |
| ·K-means聚类分析 | 第38-39页 |
| ·决策树分析 | 第39-40页 |
| ·客户分级LRFM模型 | 第40-42页 |
| ·客户分级分析过程 | 第42-46页 |
| ·数据准备与处理 | 第42-43页 |
| ·客户数据聚类分析过程 | 第43-46页 |
| ·客户分级结果验证 | 第46-50页 |
| ·LRFM模型分级结果 | 第46-47页 |
| ·LRFM模型和RFM模型比较分析 | 第47-48页 |
| ·系统效益分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 E码通在线客服排队系统优化研究 | 第51-65页 |
| ·E码通在线客服排队系统特征描述 | 第51页 |
| ·M/M/c/∞系统统基础理论 | 第51-53页 |
| ·系统优化模型建立 | 第53-59页 |
| ·实际数据收集与整理 | 第53-55页 |
| ·客户到达规律服从分布研究 | 第55-56页 |
| ·服务时间服从分布研究 | 第56-57页 |
| ·系统目标参量计算 | 第57-59页 |
| ·服务座席数目优化过程 | 第59-64页 |
| ·基于利润最大化的费用模型 | 第59-60页 |
| ·基于系统运行特征的愿望模型 | 第60-61页 |
| ·服务座席数目优化分析 | 第61-62页 |
| ·服务座席数目优化方案 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·工作总结 | 第65页 |
| ·问题与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间的主要研究成果 | 第72页 |
