基于MongoDB的保险销售管理系统的设计与实现

发布时间：2017-10-08 09:48

  本文关键词：基于MongoDB的保险销售管理系统的设计与实现

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【摘要】：客户是业务开展的核心,高效的客户管理和销售管理是提升团队发展的关键。随着企业信息化管理的建设,销售管理系统的信息化建设因其数据量庞大、管理复杂等问题亟待解决。所以,销售管理系统这一平台的建设有助于实现企业在销售过程中寻找客户、智能决策、提高业绩。随着保险销售业务的发展,如何高效存储、有效处理海量数据成为了应用系统中亟需解决的问题。No SQL数据库因为高扩展、高可用性、支持海量数据的特点开始替代传统关系型数据库成为Web系统数据库解决方案。系统采用文档型数据库Mongo DB作为系统数据库,在设计中采用MVC架构进行开发,并采用Flask框架作为后端框架,采用Amaze UI框架作为前端框架,采用Mongo Engine ORM框架操作数据库。本文首先介绍了国内外的CRM系统的发展现状,然后分析CRM系统对保险业的意义,以及对现阶段大型CRM系统的技术进行研究。通过对保险业务的考察与分析,本文从客户和销售两个方面对保险销售管理系统进行设计,结合保险销售管理的实际需求,完成了客户管理、合同管理、销售管理和统计分析等功能,实施了基于Mongo DB的保险销售管理系统。最后,阐述了系统各个层次之间应用技术的关键代码实现,以及整个系统的实现方法,并给出系统部署要求。
【关键词】：保险销售 管理系统 Mongo DB
【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
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 绪论13-18
• 1.1 研究背景和意义13-15
• 1.1.1 研究背景13-14
• 1.1.2 研究意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-17
• 1.2.1 国外研究现状15-16
• 1.2.2 国内研究现状16-17
• 1.3 论文的组织结构17-18
• 第2章 系统技术概述18-27
• 2.1 保险销售及其管理系统18-19
• 2.1.1 保险销售管理18
• 2.1.2 保险销售管理系统技术分析18-19
• 2.2 MVC模式19-20
• 2.3 Python语言和Flask框架20-22
• 2.3.1 Python语言20-21
• 2.3.2 Flask框架21-22
• 2.4 No SQL与Mongo DB22-26
• 2.4.1 No SQL22-23
• 2.4.2 Mongo DB概述23-25
• 2.4.3 BSON25-26
• 2.5 ECharts图表26
• 2.6 本章小结26-27
• 第3章 需求分析27-35
• 3.1 业务需求27-29
• 3.1.1 保险销售管理需求28-29
• 3.1.2 系统后台功能需求29
• 3.2 功能性需求分析29-34
• 3.2.1 系统前台功能需求分析29-30
• 3.2.2 系统后台功能性需求分析30-31
• 3.2.3 系统角色分析31-34
• 3.3 非功能性需求分析34
• 3.3.1 性能需求34
• 3.3.2 可靠性需求34
• 3.3.3 可移植性需求34
• 3.3.4 可维护性需求34
• 3.3.5 可用性需求34
• 3.4 本章小结34-35
• 第4章 系统总体设计35-49
• 4.1 系统架构设计35-36
• 4.1.1 系统应用架构设计35-36
• 4.2 系统功能模块详细设计36-38
• 4.2.1 客户管理模块36-37
• 4.2.2 合同管理模块37
• 4.2.3 销售管理模块37-38
• 4.2.4 财务管理模块38
• 4.2.5 统计分析模块38
• 4.2.6 系统其他功能38
• 4.3 系统数据库设计38-48
• 4.3.1 数据库设计目标39
• 4.3.2 数据库概要设计39-40
• 4.3.3 数据库详细设计40-47
• 4.3.4 数据库文件存储设计47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第5章 系统实现49-68
• 5.1 系统开发环境49
• 5.2 系统架构实现49-52
• 5.2.1 系统蓝图注册50-51
• 5.2.2 系统数据库初始化51-52
• 5.2.3 系统插件初始化52
• 5.3 系统模块实现52-65
• 5.3.1 登录与注册功能实现52-55
• 5.3.2 线索管理模块实现55-57
• 5.3.3 客户管理模块实现57-59
• 5.3.4 合同管理模块实现59-62
• 5.3.5 业绩管理模块实现62-63
• 5.3.6 后台管理模块实现63-65
• 5.4 系统测试65-67
• 5.5 本章小结67-68
• 结论68-69
• 参考文献69-72
• 致谢72

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本文编号：993353