导读:本文包含了客户分析系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:客户洞察,竞争对手分析,经营盘点,JFinal
客户分析系统论文文献综述
查明志[1]（2019）在《基于用户画像的运营商客户分析营销系统的设计与实现》一文中研究指出上海联通公司作为大型运营商,维系现有客户并拓展客户范围是其核心工作内容。当今市场竞争日趋激烈,促使上海联通公司着力改造提升客户分析营销体系,从而真正做到以客户的价值与消费心理为导向,掌握用户的行为习惯。该公司在用户信息采集方面存在一些问题,获取的客户信息利用效率较低,无法形成完整的决策策略依据。上海联通决定采用用户画像形式,开发服务于本运营商的客户分析营销系统。系统在用户画像方面采用了Hadoop平台以及Flume等标签技术,实现数据接入、标签规划等效果。客户分析营销系统的开发技术有JFinal框架、Oracle数据库等,JFinal框架有效整合了传统框架中包括的功能组件,且无需通过配置文件规定组件间关系,真正体现轻量级的核心理念。客户数据的分析涉及到挖掘、报表处理等诸多方面,数据分析处理任务量大,Oracle在大量数据的管理分析方面具有独特优势,适用于本系统相关工作。本系统首先实现了用户画像系统数据源、目标分析任务的操作,客户分析营销系统实现了客户洞察、产品资费预演、竞争对手分析、套餐管理、渠道管理、经营盘点、运营监控、系统管理等模块。客户洞察可完成客户分群、视图查看、客户群分析等功能;产品资费预演功能有资费规则设计、目标客户的选取等;竞争对手分析要素包括用户数竞争、话务量竞争等;套餐管理实现了对套餐的视图、对比、通话的分析等;渠道管理中实现对业务发展风险、渠道视图、产品佣金成本的分析;经营盘点中可分析用户MOU价格、月视图等要素;运营监控目标要素包括集团、营业、话务、发展等,此外利用系统管理模块实现对日志、角色、员工等基础性要素的管理。该系统创新了上海联通以往的客户分析营销工作机制,通过采用用户画像技术提高用户数据采集的针对性,客户行为等数据的价值可深度挖掘,为公司制定合理可行的营销方案提供了重要的参考和依据,同时有效保证了数据的质量以及业务规范,明确了运营商工作开展的思路。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-20）
孙诗恒[2]（2018）在《面向保险公司客户分析的数据仓库系统的设计与实现》一文中研究指出当前保险市场正处于高速发展阶段,同时行业竞争也在逐年加剧,以往常规的营销方式已无法满足现在的市场需要,各家保险公司纷纷借助数据分析手段提升销售能力,那么如何有效利用保险公司业务数据进行客户分析以寻找潜在的客户需求已成为各家保险公司急待解决的问题。本文是以保险公司日常经营数据为基础,结合客户分析需求设计并创建一套可以灵活有效的支持各种复杂分析功能的数据仓库系统。与单一业务数据库进行数据集中存储不同,保险公司内部系统繁多,数据存储较为分散,数据标准各不相同,这对数据仓库系统的搭建造成了极大困难。本文的研究重点是对不同数据库进行数据抽取并对数据进行的清洗、转换等功能,并最终将各类数据统一保存到数据仓库中。本文首先对当前数据仓库技术的发展现状和数据仓库的构建模式及组成等相关理论知识做了详细介绍,并列举了以往数据仓库在保险行业的实施案例,在对保险公司系统现状和业务需求进行详细分析之后,给出了数据仓库系统的详细设计,并在此基础上实现了数据抽取、数据清洗、数据转换等功能,完成了整个数据仓库系统的搭建。最后在数据仓库系统中实现了根据不同分析主题创建数据集市的功能,然后使用k-means算法对每个数据集市中的客户进行分类计算并对分类结果逐一进行说明,通过客户分类功能的实现以验证数据仓库系统对于客户分析功能的支持能力,证明数据仓库系统的设计与实现符合客户分析的需要。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-03-01）
邢馨月[3]（2017）在《中国移动客户分析系统设计与实现》一文中研究指出当下,我国的移动市场中构成成分越来越多,形势更加复杂,要想在激烈的竞争中脱颖而出,就必须加强决策支持系统来对进行对数据的处理,这样才能够加快移动业务发展的步伐。随着社会的发展,技术的不断进步,数据仓库技术愈发成熟。该技术用来进行数据的处理极为便捷。其核心技术就是采用数学模型,结合各种其他的处理方法,加工所收集的数据。通过对数据的分析,可以大致得出财务状况与运营轨迹,以方便经营者做出合理的判断,来确定市场的发展走。本课题立足于企业发展的根本需求,在移动公司的运营过程中融入数据仓库技术,以实现企业更好、更长远发展的目标。这里所要实现的数据仓库模型,大致可分为以下几部分:ETL(数据抽取(Extract)、转换(Transform)、清洗(cleaning)和转载(Loading)的过程)、DW(数据仓库)、OLAP分析等。通过对该企业的深入了解发现,该企业当前的关系型数据库难以满足该阶段的业务需求,所以必须要引入数据仓库,通过该系统结合OLAP分析技术,来对相关的数据处理以及信息整合,从而进一步推动企业的发展。该系统的建设要求大量的技术层面的支持,其中比较核心的技术包括:数据仓库技术、联机分析处理技术(0LAP)、数据抽取转换装载技术(ETL)等。数据仓库系统的确立所需要的数据直接来源于客户需求,将客户需求信息进行加工、整合,从而实现数据仓库系统的构成。而一个完整的数据仓库必定离不开严谨而缜密的逻辑贯彻,其设计主要包含以下几个方面:确定主题、选定事实、属性、维度等。在建设数据仓库的过程中,最为重要的一步,便是对数据的采集和处理。通过搜集、处理、加工、整合数据的过程来暴露出问题所在。ELT技术在对数据的处理方面起到至关重要的作用,带来了良好的绩效影响,本文便将分析系统细化,对各模块的运行状况进行详细的说明。最后,本论文还将研究过程中所暴露的一些问题及相关经验进行了说明与总结,以指引往后的研究方向。(本文来源于《吉林大学》期刊2017-12-01）
王永波[4]（2016）在《面向大规模零售业数据的客户分析方法及系统研究》一文中研究指出客户细分指企业按照一定标准将客户分成不同的客户群体,同一个客户群体表现为具有相似的行为,如购物偏好等。客户细分有助于企业在市场竞争中制定最优的市场策略,针对不同目标客户采取顾客吸引、客户挽留等措施,以此维护与客户的关系进而获得最大利润。客户细分将客户属性分为一般属性和交易属性,基于一般属性的研究是为了针对不同状态的客户提供合适的产品或服务,称之为以客户状态为导向。一般属性比较直观且易于理解,但一般属性相似的客户不一定具有相同的购物行为；而以客户价值为导向的研究的关注点在当前价值高的客户群体。但是从客户挽留的角度,这些方法并不能确保客户与企业关系长久牢固。针对上述提到的客户细分研究方面存在的薄弱之处,本文基于客户交易属性并以客户喜好为导向作了客户细分方法和应用系统研究,主要工作包含以下3个方面：(1)针对交易数据特点,用客户的购买树表示客户的交易属性,购买树是以客户购买的商品集合构建的树型层次结构,通常情况下一棵购买树包含客户若干次消费所购买的商品,并以一种基于客户购买树的距离定义来度量客户相似度。(2)引入一种索引树结构CoverTree,并在其基础上实现了一种基于购买树距离的客户聚类分析方法,该方法首先将客户交易数据转换为购买树,然后对所有客户的购买树集合建立索引,并结合购买树距离计算客户密度以便找出密度大且相互间距离远的客户对象作为聚类的初始中心,最后将其余非初始中心对象分配到距离其最近的初始中心,聚类算法执行结束。(3)设计并开发了一套可视化交互式客户分析系统,用于从客户的交易数据中分析客户关系。该系统包括4个模块：数据预处理模块,作用是筛选用户想要分析哪些源数据,以及数据清洗和构建购买树集合；数据模型构建模块,作用是将购买树构建为CoverTree对购买树集合建立索引；数据分析模块,将客户划分为不同群体,完成聚类；数据可视化模块,作用是将聚类结果转化为易理解的包含更多信息的数据,以便在浏览器端以图形化方式呈现客户关系、客户购物情况。为验证可视化交互式客户分析系统的应用效果,本文对比了购买树距离和其它基于交易数据的距离定义方法；对比了其他常见聚类算法与本文聚类算法的有效性、时间复杂度,验证了本文的方法更适合大规模交易数据分析；通过使用交易数据集验证可视化交互式客户分析系统的有效性,分析结果表明该系统的输出结果具有一定实际意义,为可视化客户分析应用作了一定探索性工作。(本文来源于《深圳大学》期刊2016-06-30）
莘树强[5]（2016）在《农信社个人贷款客户分析管理系统的设计与实现》一文中研究指出农信社信贷业务管理流程涉及客户资料录入、客户贷款风险评估、贷款额度授信、贷款发放和贷后追踪监管等多个流程,随着农信社信贷业务的增多,个人信贷客户规模也迅速上升,大大的增加了客户贷款审核、发放工作量,亟需利用先进的网络技术、软件工程技术开发一个自动化、信息化和流程化的信贷业务管理系统。论文首先详细地分析了农信社个人贷款客户分析管理系统的研究背景和目的,分析了系统的国内外研究现状,阐述了系统研究意义。其次,论文分析了ASP.NET技术、ADO.NET技术、MVC模式、SQLServer2012数据库和B/S体系架构,这些技术可以为开发系统。接着,论文针对农信社信贷管理员、风险评估员、信贷客户等进行调研,使用原型化需求方法对系统建模,导出了系统的逻辑业务功能,分别是客户信息管理功能、客户审批授信管理功能、贷款发放管理功能、贷款风险管理功能、贷后管理功能等五个功能,并且从系统存储性能、健壮性等方面对系统进行了性能分析。然后,论文描述了系统设计原则,归纳了系统的软硬件资源组网结构和系统整体架构,接着使用结构化对系统进行算法业务流程设计,描述了系统的业务流程,使用概念结构E-R图和关系表设计了系统数据库,为系统数据库开发提供了强大的支撑。最后,论文开发实现了系统,重点给出了系统的相关功能运行截图,实现了数据库连接和操作组件,包括数据库连接、操作、字符串处理和时间处理字符串,可以大大的提高系统可移植性、可靠性、安全性,提高系统设计与实现效率。系统测试结果表明其可以满足贷款客户分析管理功能需求,并且系统响应速度较快,可以确保用户的感知。(本文来源于《北京工业大学》期刊2016-04-01）
张海宾[6]（2015）在《基于数据仓库的银行客户分析系统设计与实现》一文中研究指出伴随着银行客户的不断增涨,客户的需求向个性化、多元化的趋势发展,为了满足客户的要求,首先要将客户进行分类,根据需求各异的群体,有针对性的设计方案、提供完善的服务。本文论述了基于数据仓库的客户关系管理在银行客户中的应用,利用海量数据仓库、有限数据的挖掘技术,萃取用户需求的实用信息,有效提升了银行对客户管理的质量以及领导的决策,增加了银行的竞争力。本文在对银行客户关系管理进行了充分调研之后,设计了基于B/S的客户管理方案,重点研究了客户管理流程、系统架构,系统核心模块的设计与应用程序的实现。本系统主要工作包括:(1)对农业银行的客户管理办法及相关制度进行了梳理,对中国工商银行、中国银行、招商银行、浦发银行的客户部进行了调研,在总结国内客户管理的现状基础上,完成了客户分析系统的需求分析工作;(2)在需求分析基础上,进一步完成了系统的架构、数据流程、详细设计、系统测试等工作。系统运行结果表明,银行客户分析系统能够有效管理客户、分析客户,并实现系统管理网络化,完全能满足银行客户部的实际需求,有效的提高效率。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-03-25）
刘锦[7]（2015）在《基于数据挖掘技术的证券客户分析系统》一文中研究指出数据挖掘技术作为一门多学科交叉融合的产物,在当前信息化时代的发展中具有重要的地位,依赖数据挖掘技术进行信息分析,目前在多领域都有着良好的运用。在证券行业,随着竞争的加剧,相关证券服务商为了提升自己的市场份额,必须要做好客户维护与挖掘,因此,对于高质量的客户分析系统的需求较大,本文基于此种现实情况,对基于数据挖掘技术的证券客户分析系统进行了简单的介绍,并对系统工作的流程和原理进行简要的论述,希望能引起相关人员的重视。(本文来源于《电子测试》期刊2015年01期）
赵治国[8]（2013）在《银行客户分析系统的设计与实现》一文中研究指出随着改革开放进程的不断深入，中国的银行业发展取得了很大的的进步。中国在加入WTO以后，我国金融市场对外开放程度逐步加大，外资金融机构不断涌入及其业务范围不断开放，使得我国金融市场的竞争日趋激烈，客户已经成为了银行的战略性资源，因而争夺日益稀缺的客户资源成为商业银行发展的关键。在这种形势下，商业银行施行满足度战略，把满足度应用于商业银行的经营治理中是大势所趋。面对外资银行不断涌入的外部环境，国内城市银行和股份制商业银行不断发展壮大的内部环境，如何保持银行的内部竞争力、外部拓展性成为了一个大问题，客户拓展是发展市场的内部动力也是唯一途径。在当今企业中，销售虽然占有主导地位，但是对于企业来讲，客户服务的重要性越来越重要，这就是目前企业在售后服务下大力气的原因，甚至有些企业已经对产品进行免费开放，而只是对产品服务进行收费，就是因为看到了客户服务的重要性，而逐渐淡化产品的重要性，例如甲骨文公司。这就是今天所说的客户服务，企业成功和职业成就的机会在客户服务领域中表现得最为显着，尤其是服务企业，如银行。客户服务是企业生存的核心问题，客户可以为企业带来巨大的利润，也可以使得企业倾家荡产。目前，随着服务意识的不断深入，股份制商业银行和外资银行服务的不断发展壮大，使得四大银行在市场占有比例逐步降低，虽然没有从根本上改变四大国有银行的地位，但是已经使得四大银行意识到了危机，现状就是四大银行占有的客户比例在不断降低，股份制商业银行客户占有比例逐步提高，此消彼长。从这里也可以看出客户对于银行发展的重要性，如何服务客户就显得尤其重要。论文以银行客户服务分析中客户分层服务为着眼点进行分析，如何对客户进行分类分层的实现进行描述。论文首先说明了课题背景、国内外研究现状以及本文的研究内容。其次对课题进行需求分析、可行性分析以及系统的目标。在描述了系统架构和本系统的实际意义之后，讲述了本文中主要描述的客户分层实现方法和阐述，最后对本系统的实现做了相应的演示。本系统基本满足了银行对客户分层的基本需求，为银行进一步的分析客户、服务客户建立了一套较为科学有效的实现方案。在一定程度上提升了银行对客户的管理水平和服务水平，对银行的决策者提供了具有可参考的分析报表，对银行的工作效率和管理水平也有较大的帮助，进而可以提升银行核心竞争力。(本文来源于《电子科技大学》期刊2013-03-25）
段玲[9]（2013）在《基于数据挖掘的银行客户分析系统设计与实现》一文中研究指出随着经济全球化、网络化以及金融自由化浪潮的展开,银行间的竞争日趋激烈。各商业银行已经认识到,银行要在竞争中保持优势,必须注重对客户资源的竞争,而要竞争客户资源,必须通过建立客户关系管理系统来获得实时的客户信息,而数据挖掘技术是实施客户关系管理的关键技术之一。通过数据挖掘技术可以过客户信息进行多维度的分析,从大量客户数据中挖掘出隐含的、对银行决策有帮助的知识和规则。这样才能为不同需求的客户提供差别化的金融服务,从而达到保留现有客户、发掘潜在客户并最终提高银行盈利能力的目的。本课题通过对客户关系管理和数据挖掘技术相关理论和方法的介绍,分析银行客户关系管理如何将信息技术与营销战略决策充分结合,开发一套银行客户分析管理软件,通过该软件银行可以实现对客户的自动管理,并寻找出潜在的高端客户,从而提高银行盈利水平,并为银行决策者提供可靠的数据支撑。本课题使用C4.5算法实现客户分析系统的设计和开发以及通过对银行客户分析系统的各个模块的详细论述,展现出一套科学的、完整的实施流程,但鉴于主客观条件的限制,很多方面的探讨还不太深入。根据实际业务需求,本课题开发的系统能够分析客户数据信息和账务信息,进行较为复杂的数据挖掘,作出分析后提供给银行管理人员使用。目前,该系统已投入到实际业务工作中。通过实践,证明该系统设计能有效的发掘目标客户,提高了银行风险防范能力,促进银行业务发展。(本文来源于《电子科技大学》期刊2013-03-25）
周如意[10]（2012）在《基于模糊聚类的ERP系统潜在客户分析》一文中研究指出分析了影响ERP实施的企业关键因素,结合模糊聚类方法,探讨了将ERP供应商潜在的客户分为A、B、C叁类,对每类客户进行不同的售前服务,为ERP供应商成功地发现客户提供辅助决策。(本文来源于《沙洲职业工学院学报》期刊2012年03期）
客户分析系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
当前保险市场正处于高速发展阶段,同时行业竞争也在逐年加剧,以往常规的营销方式已无法满足现在的市场需要,各家保险公司纷纷借助数据分析手段提升销售能力,那么如何有效利用保险公司业务数据进行客户分析以寻找潜在的客户需求已成为各家保险公司急待解决的问题。本文是以保险公司日常经营数据为基础,结合客户分析需求设计并创建一套可以灵活有效的支持各种复杂分析功能的数据仓库系统。与单一业务数据库进行数据集中存储不同,保险公司内部系统繁多,数据存储较为分散,数据标准各不相同,这对数据仓库系统的搭建造成了极大困难。本文的研究重点是对不同数据库进行数据抽取并对数据进行的清洗、转换等功能,并最终将各类数据统一保存到数据仓库中。本文首先对当前数据仓库技术的发展现状和数据仓库的构建模式及组成等相关理论知识做了详细介绍,并列举了以往数据仓库在保险行业的实施案例,在对保险公司系统现状和业务需求进行详细分析之后,给出了数据仓库系统的详细设计,并在此基础上实现了数据抽取、数据清洗、数据转换等功能,完成了整个数据仓库系统的搭建。最后在数据仓库系统中实现了根据不同分析主题创建数据集市的功能,然后使用k-means算法对每个数据集市中的客户进行分类计算并对分类结果逐一进行说明,通过客户分类功能的实现以验证数据仓库系统对于客户分析功能的支持能力,证明数据仓库系统的设计与实现符合客户分析的需要。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
客户分析系统论文参考文献
[1].查明志.基于用户画像的运营商客户分析营销系统的设计与实现[D].山东大学.2019
[2].孙诗恒.面向保险公司客户分析的数据仓库系统的设计与实现[D].哈尔滨工业大学.2018
[3].邢馨月.中国移动客户分析系统设计与实现[D].吉林大学.2017
[4].王永波.面向大规模零售业数据的客户分析方法及系统研究[D].深圳大学.2016
[5].莘树强.农信社个人贷款客户分析管理系统的设计与实现[D].北京工业大学.2016
[6].张海宾.基于数据仓库的银行客户分析系统设计与实现[D].电子科技大学.2015
[7].刘锦.基于数据挖掘技术的证券客户分析系统[J].电子测试.2015
[8].赵治国.银行客户分析系统的设计与实现[D].电子科技大学.2013
[9].段玲.基于数据挖掘的银行客户分析系统设计与实现[D].电子科技大学.2013
[10].周如意.基于模糊聚类的ERP系统潜在客户分析[J].沙洲职业工学院学报.2012