移动账务管理系统的设计与实现
本文选题:账务系统 + 模型-控制器-视图 ; 参考:《湖南大学》2016年硕士论文
【摘要】:中国移动自2004年成立以来,作为电信商的一员,一直保持着快速的发展步伐。但随着我国电子商务、数据多媒体等新兴业务的出现,传统的移动账务系统已经不能满足日益增长的客户需求。传统的账务管理系统只是对客户的账务进行管理,忽略了客户信息中潜在的大量有价值的信息,导致无法为客户制定他们真正需要的业务。本文着眼于移动账务管理的需求,同时结合数据挖掘,设计并实现了一种可以有效挖掘客户和移动业务信息的账务管理系统。本文首先结合了信息化的发展趋势以及国内外账务管理系统和数据挖掘的研究现状,针对账务管理中的业务需求以及客户的信息挖掘需求,按照软件工程的流程,设计了系统的用例图以及流程图,完成了对移动账务管理系统的分析与设计,系统分为7个功能模块:呆坏账管理模块、用户账款管理模块、账单管理模块、客户信息管理模块、业务管理模块、决策分析模块和系统管理模块。系统基于MVC架构,采用JAVA开发,引入了数据挖掘和数据仓库等技术,利用聚类和关联规则算法对中国移动的客户信息进行数据挖掘和分析。移动账务管理系统在实现移动账务信息化管理的同时也挖掘了客户中潜在的价值,了解到客户的特征和需求,为移动管理层提供了科学的决策依据。该系统运用计算机网络技术和数据挖掘技术,实现了移动账务管理工作的信息化管理和客户信息的挖掘,系统的使用一方面能避免了人工操作所引起的差错,提升移动账务管理的效率和质量,具有一定的实用性,另一方面能了解用户的特点,为用户定制业务。
[Abstract]:China Mobile since its establishment in 2004, as a member of telecommunications companies, has been maintaining a rapid pace of development. However, with the emergence of electronic commerce, data multimedia and other new services in China, the traditional mobile accounting system can no longer meet the increasing needs of customers. The traditional accounting management system only manages the account affairs of the customer, neglecting a large amount of potential valuable information in the customer information, resulting in unable to make the business that they really need for the customer. Based on the requirement of mobile account management and data mining, this paper designs and implements a kind of account management system which can effectively mine customer and mobile business information. This paper first combines the development trend of information technology and the research status of domestic and foreign accounting management system and data mining, aiming at the business requirements of account management and customer information mining needs, according to the flow of software engineering, The use case diagram and flow chart of the system are designed, and the analysis and design of the mobile account management system are completed. The system is divided into seven functional modules: bad account management module, user account management module, bill management module. Customer information management module, business management module, decision analysis module and system management module. The system is based on MVC architecture, developed by JAVA, introduced data mining and data warehouse technology, and used clustering and association rules algorithm to mine and analyze the customer information of China Mobile. The mobile account management system not only realizes the information management of mobile accounts, but also excavates the potential value of customers, understands the characteristics and needs of customers, and provides a scientific basis for decision-making of mobile management. The system uses computer network technology and data mining technology to realize the information management of mobile account management and the mining of customer information. On the one hand, the use of the system can avoid the errors caused by manual operation. It is practical to improve the efficiency and quality of mobile account management. On the other hand, it can understand the characteristics of users and customize services for users.
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.52
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 香丽芸;浅谈数据挖掘及其应用[J];昌吉师专学报;2001年02期
2 郑雪燕,张杰明,岳洋;数据挖掘语言[J];计算机时代;2001年11期
3 刘明晶;数据挖掘[J];华南金融电脑;2001年04期
4 张伟;刘勇国;彭军;廖晓峰;吴中福;;数据挖掘发展研究[J];计算机科学;2001年07期
5 钟晓;马少平;张钹;俞瑞钊;;数据挖掘综述[J];模式识别与人工智能;2001年01期
6 朱建平,张润楚;数据挖掘的发展及其特点[J];统计与决策;2002年07期
7 傅岚;在数据海洋中打捞信息数据挖掘[J];科技广场;2002年11期
8 李峻;数据挖掘,企业洞察先机的“慧眼”[J];中国计算机用户;2002年48期
9 罗可,蔡碧野,卜胜贤,谢中科;数据挖掘及其发展研究[J];计算机工程与应用;2002年14期
10 ;2002数据挖掘研讨班[J];计算机工程;2002年06期
相关会议论文 前10条
1 史东辉;蔡庆生;张春阳;;一种新的数据挖掘多策略方法研究[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2000年
2 张弦;;数据挖掘在农业中的应用[A];纪念中国农业工程学会成立30周年暨中国农业工程学会2009年学术年会(CSAE 2009)论文集[C];2009年
3 魏顺平;;教育数据挖掘:现状与趋势[A];信息化、工业化融合与服务创新——第十三届计算机模拟与信息技术学术会议论文集[C];2011年
4 关清平;沉培辉;;概率网络在数据挖掘上的应用[A];科技、工程与经济社会协调发展——中国科协第五届青年学术年会论文集[C];2004年
5 丁瑾;;基于Web数据挖掘的综述[A];山西省科学技术情报学会学术年会论文集[C];2004年
6 聂茹;田森平;;Web数据挖掘及其在电子商务中的应用[A];中南六省(区)自动化学会第24届学术年会会议论文集[C];2006年
7 李菊;王军;;数据挖掘在客户关系管理的应用[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
8 肖阳;李启贤;;数据挖掘在中国钢铁行业中的应用[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年
9 杨磊;王贵成;汪勇;张占胜;;SQL Server 2005在数据挖掘中的应用[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第二分册)[C];2009年
10 谢中;邱玉辉;;面向商务网站有效性的数据挖掘方法[A];第十八届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2001年
相关重要报纸文章 前10条
1 本报记者褚宁;数据挖掘如“挖金”[N];解放日报;2002年
2 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年
3 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年
4 《网络世界》记者 王莹;数据挖掘保险业的新蓝海[N];网络世界;2012年
5 刘俊丽;基于地理化的网络数据挖掘与分析提升投资有效性[N];人民邮电;2014年
6 本报记者 连晓东;数据挖掘:金融信息化新热点[N];中国电子报;2002年
7 本报记者 凤小华 朱仁康;“数字挖掘软件”引领中国信息化新浪潮[N];中国电子报;2003年
8 本报记者 史延廷;“成功企业数据挖掘暨数量化管理论坛”在京举办[N];中国旅游报;2002年
9 朱小宁;数据挖掘:信息化战争的基础工程[N];解放军报;2005年
10 本报记者 王小平;从“大集中”走向数据挖掘[N];金融时报;2002年
相关博士学位论文 前10条
1 于自强;海量流数据挖掘相关问题研究[D];山东大学;2015年
2 张馨;全基因组SNP芯片应用于CNV和L0H分析的软件比对与数据挖掘[D];复旦大学;2011年
3 彭计红;基于数据挖掘的痴呆中医证的研究[D];南京中医药大学;2015年
4 李秋虹;基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究[D];复旦大学;2013年
5 邬文帅;基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用[D];电子科技大学;2015年
6 谢邦彦;整合数据挖掘与TRIZ理论的质量管理方法研究[D];首都经济贸易大学;2010年
7 何伟全;云南高校学生意外伤害因素关联规则挖掘及风险管控体系研究[D];昆明理工大学;2015年
8 段功豪;基于多结构数据挖掘的滑坡灾害预测模型研究[D];中国地质大学;2016年
9 白晓明;基于数据挖掘的复合材料宏—细观力学模型研究[D];哈尔滨工业大学;2016年
10 蓝永豪(LAM Wing Ho);基于数据挖掘技术分析当代中医名家痤疮验方经验研究[D];南京中医药大学;2016年
相关硕士学位论文 前10条
1 林仁红;基于数据挖掘的机遇识别与评价研究[D];首都经济贸易大学;2007年
2 张彦俊;游戏运营中的数据挖掘[D];复旦大学;2011年
3 王杰锋;物联网能耗数据智能分析及其应用平台设计[D];江南大学;2015年
4 刘学建;数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用研究[D];昆明理工大学;2015年
5 戴阳阳;基于数据挖掘的金融时间序列预测研究与应用[D];江南大学;2015年
6 石思优;基于主题模型的医疗数据挖掘研究[D];广东技术师范学院;2015年
7 陈丹;移动互联网信令挖掘实现智慧营销的设计与实现应用研究[D];华南理工大学;2015年
8 陈思;基于数据挖掘的大学生客户识别模型的研究[D];昆明理工大学;2015年
9 位长帅;基于客户数据挖掘的电信客户关系管理研究[D];西南交通大学;2015年
10 安康;基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究[D];兰州交通大学;2014年
,本文编号:1834695
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/dianzishangwulunwen/1834695.html