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基于数据挖掘的移动计量检测和CRM平台的设计与实现

发布时间:2020-11-17 16:14
   随着国家对计量校准市场的全面放开,计量技术机构的发展迎来了全新的机遇与挑战,尤其是国家法定计量检定机构在拓展计量检测业务的过程中还存在着不少的问题,如不重视市场开发、对客户资源经营不善、传统基于B/S的计量检测管理系统还有很多不足之处。在此背景下,论文主要开展了移动计量检测和客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)平台的相关设计与实现工作,具体工作内容包括以下几点:1.设计并开发了关于计量检测行业的CRM平台。将计量检测行业与客户关系管理的概念相结合,采用数据挖掘中的聚类算法,实现了客户的分类管理功能,并应用到移动客户端。2.实现了用户在移动客户端的注册、登陆,计量检测器具信息的录入及查询,其他计量相关资讯查询的功能。论文以内蒙古自治区计量测试研究院的计量器具检测管理流程为基础,并根据计量检测业务的需要,开发了针对计量检测的移动端平台。3.在服务器端实现了对移动端的计量资讯信息、用户信息、委托单信息的修改、删除等功能。本计量检测和CRM平台采用了基于Android客户端和服务器端的C/S模式,其中数据存储使用MySQL数据库,使信息能够在客户端和服务器端交互,而不是传统的浏览器交互形式。用户在移动端可以完成计量检测的相关查询,计量检定员可以通过客户端录入和查询计量器具的详细信息,为计量检测工作带来便利,提高工作效率。服务器端主要针对后台管理员,可以对客户端的计量相关信息进行增删查改的操作。
【学位单位】:内蒙古大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TP311.52;TP311.13
【部分图文】:

架构图,系统体系,架构


6图 2.1 Android 系统体系架构图Figure 2.1 Android system architecture diagram3. Native C/C++ Libraries(Native C/C++库)

聚类过程


基于数据挖掘的移动计量检测和 CRM 平台[27]。比如在电信行业,我们可以通过分析客户的通话次数、消费金额等信,来确定客户的消费群体,为客户推荐适当的资费套餐,来提高企业的经s 算法是根据一个簇中对象的平均值即簇的质心来进行的,使得同一个簇,目标是为了使得到的 k 个簇尽可能使得准则函数收敛[29],然而 k-mean 是在算法运行前就要确定的,也就是说,在使用 k-means 算法的时候,要就是簇的个数,这也是该算法的缺点。算法的详细步骤为:首先选择一个含簇进行初始划分,并且计算这些簇的质心。然后根据欧氏距离公式的计算配到距离它最近的一个簇。计算被分配到每个簇的样本的平均值,作为新后重复上面的过程直到样本簇的质心点的准则函数收敛。k-means 的聚类

界面图,界面,计量检测,挖掘工具


放和经济体制改革的不断发展与深化,计量行业面临的动计量检测和 CRM 平台中涉及的客户检测信息进行预合,构建基于计量 CRM 的数据仓库,使用数据挖掘工具计量数据进行聚类,并对结果进行分析,为计量检测机构4.1 计量检测客户聚类据挖掘工具是 Weka。如图 4.1 所示,Weka 是一款应用7]。Weka 有完整的数据处理工具,包含大量的数据挖掘掘和机器学习的课程使用工具[38]。还提供可视化的数据个独立的应用程序,而且还有一个完整的 API。
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本文编号:2887688

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