贝叶斯分类在电信企业CRM中的应用研究与实现(新品)(JSP+SQLServe

摘 要
价格竞争是目前我国电信运营商竞争客户资源的主要手段, 由此所导致的增量不增收是困扰我国电信运营业健康发展的难题, 并成为新竞争环境下电信运营行业客户管理工作必须尽快解决的问题。客户资源竞争,特别是价值客户竞争,已经成为企业战略制定的新方向。客户资产作为企业的一项重要的无形资产, 其重要性已经受到广泛关注, 成为企业市值的要素之一。客户资源成为企业可持续竞争力的重要体现,价值客户资源是企业盈利的保障,对价值客户的争夺已经成为各个行业竞争发展的新态势。
本论文介绍了贝叶斯分类在电信企业CRM（客户关系管理）中的应用原理及其实现。系统利用软件工程原理，采用面向对象的编程方法，其开发主要包括后台数据库的建立、维护以及前端应用程序开发，实现了贝叶斯分类的自动化和信息化。
系统主要包括以下几个功能：客户购买产品可能性预测，客户信用预测、客户类别归属预测、客户流失预测和客户欠费可能性预测等，从而实现对电信企业的客户价值进行有效、合理的分析与预测，并使之更全面和灵活。
论文系统地分析了软件开发的背景及过程，首先介绍了软件的开发环境，其次介绍了本软件的详细设计过程：数据库的设计以及具体界面的设计和功能，最后对在本软件开发过程中的问题进行了总结。

通过论文，可以了解到“贝叶斯分类在电信企业CRM中的应用”模块的规划、设计过程，掌握系统的功能。
 本系统的系统设计是基于JAVA语言，使用eclipse作为开发平台，实现“贝叶斯分类在电信企业CRM中的应用”模块的构建。本篇论文介绍了该系统的开发环境和运行平台，后台的数据库则使用SQL SERVER数据库管理整个分析模块的后台数据。
 
关键词：贝叶斯，电信企业，CRM，客户关系管理 [资料来源：http://www.doc163.com]

The Research and Implementation for Bayesian classification in the telecommunications business of CRM
Abstract
Price competition is the primary means of client resources competition in China's telecommunications operators, which caused the problem of “quantity increasing but income not” is the problem of China's Telecom Operators will healthy develop. It becomes the problem in the new competitive environment which carrier industry customer management must be solved as soon as possible.
Customer resource competition, in particular, the value of competition, has become the new direction of the development strategy. Enterprise client asset is an important intangible asset, and its importance has been widespread concern and become one of the elements of enterprise value. Valuable Client resources become an important embodiment of the competitiveness of enterprises, the pledge of corporate profits. Gaining the Valuable Clients has become a new trend of the development of competition.
This paper introduced a Bayesian analysis in the telecommunications enterprise CRM (customer relationship management) and the application of principles to achieve. Using the theory of software engineering and adopting the way of object oriented program, whose exploitation mainly includes the establishment & maintenance of back-end data-base and two facets of the process of front-end’s application that achieve autoimmunization and information technology of the system of the Bayesian analysis in the telecommunications enterprise CRM.

System includes the following functions: the customers buy products possibility forecasts, the credit forecasts, the customer category attribution forecasts, the loss of customer forecasts and the possibility of arrears forecasts, and so on. So as to analyze the value of the customer effective and reasonably, and making it more comprehensive and flexible.
This thesis systematically analyzes the background and process of software’s exploitation. Firstly it tells us the exploitative environment of software. Secondly it shows the process of designing the software in detail, such as the design of database and the achievement, as well as the design and functions of the concrete interface. Finally it concludes the problems that occur in the exploitative process of this software.
According to read the thesis, you can realize the program in system of the Bayesian analysis in the telecommunications enterprise CRM, the progress of design and master the function of system.
This system design is based on JAVA language, the use of Eclipse as a development platform, to realize the Bayesian analysis in the telecommunications enterprise CRM. This paper introduced the system development environment and operating platform. The background database use SQL SERVER database management system for the entire system.

[资料来源：Doc163.com]

Keywords: Bayesian，telecommunications enterprise，CRM，Customer relationship mana -gement [资料来源：http://doc163.com]

选题目的及意义 
中国电信市场经历了客户数量高速膨胀的发展阶段, 目前新客户增加放缓, 增量市场趋于饱和。电信市场的竞争越来越激烈，竞争的焦点已由原来以价格竞争为主发展到以客户服务为主。如何保留现有客户，发掘潜在客户，提高客户忠诚度，促进客户消费等已成为各大电信运营商关注的热点。因而电信企业经营策略开始进行“以产品为中心”到“以客户为中心”的转化，在这种大背景下，客户关系管理（CRM）得到了越来越广泛的应用。由于电信客户具有多元化和趋向化的特征，因此对电信企业的客户价值进行分类和对客户的行为进行预测就显得十分必要。这就需要利用数据挖掘的相关知识。
近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,电信系统经过了多年的发展,已逐步成熟完善,并积累了相当数量的数据资源,为数据挖掘提供了坚实的基础,而通过数据挖掘发现知识,并用于科学决策越来越普遍受到电信公司的重视。
目前,电信行业运营商已经拥有许多成熟的数据库应用系统,如网管系统、财务系统、计费账务系统、112 障碍管理系统、缴费销账系统等,并产生了大量的业务处理数据。如果针对客户关系管理相关决策分析的需求,对这些数据进行重组整合,就能充分利用这些宝贵的数据,体现信息的真正价值。数据挖掘技术在电信行业客户关系管理的主要应用如下领域:客户消费模式分析、客户市场推广分析、客户欠费分析和动态防欺诈和客户流失分析。 [来源：http://Doc163.com]
本毕业设计就是应用朴素的贝叶斯原理对电信企业个人用户的价值进行分类与预测，根据用户价值分类结果实施有针对性的客户服务方案，提升客户的满意度和忠诚度，进而增加电信运营商的收入与利润。 [资料来源：http://www.doc163.com]

贝叶斯预测系统设计说明 
该贝叶斯分类与预测功能包含五个子功能：客户购买产品可能性预测、客户信用预测、客户类别归属预测、客户流失预测和客户欠费可能性预测：
（1）客户购买产品可能性预测功能根据当前购买某产品的客户特征，预测某一客户是否能够买该产品(产品由用户选择)并可以显示当前所有购买该产品用户的相关信息。
（2）客户信用预测功能根据当前客户信用好坏的特征预测新来客户的特征并可以显示当前所有该信用等级用户的相关信息。
（3）客户类别归属预测功能根据当前不同类别(大客户等)的客户的特征，预测某一新来客户的类别归属并可以显示当前所有该类别用户的相关信息。
（4）客户流失预测功能根据某一段时间的流失客户特征预测某一客户是否有流失的可能并可以显示当前所有流失或非流失用户的相关信息。
（5）客户欠费可能性预测功能根据当前欠费客户特征预测某一客户是否有恶意欠费可能并可以显示当前所有欠费或非欠费用户的相关信息。 [资料来源：http://Doc163.com]

本文的主要内容
本系统主要帮助企业从海量运营数据中提取必要信息，使企业将先进的客户关系管理理论应用于实际管理，以及时掌握企业内外发展状况，更好地应对突发事件，帮助企业管理者做出正确、及时的管理决策。
本系统利用贝叶斯分类算法，对电信企业手机用户消费记录及用户基本信息的分析，可发现潜在的业务发展规律，及早了解哪些客户的价值大，哪些客户将要流失，什么产品更吸引客户并能有更大的利润空间等等，企业以此为依据，采取相应措施，才能提高客户满意度，保持更多客户，获得更大利润，使得客户细分、关系营销、一对一营销、客户欺诈预防等管理理论切实可行，并真正发挥作用，使得企业知己知彼，百战不殆，并能为客户带来更满意的服务，提高整个社会的效益。 [资料来源：http://www.doc163.com]

本文的整体框架
第一章绪论部分介绍了论文的目的，意义，使用的方法，和贝叶斯分析同其他方法的比较，简要介绍了论文的设计和选题的依据以及该贝叶斯分析系统的设计说明，给出了本文的主要研究内容和论文的结构。
第二章对该“贝叶斯在电信企业CRM中应用” 系统的市场需求进行了分析，并分析了其业务流程图与数据流程图，对数据流程图又进行了进一步的细化，分解为顶层图、一层图与二层图，另外给出了该贝叶斯分类系统的数据字典。
第三章介绍了贝叶斯分析预测的原理，介绍了贝叶斯定理和本文所应用的朴素的贝叶斯分类器的相关原理，为后文的展开提供了理论依据。
第四章对贝叶斯分析系统进行了具体的设计讨论，给出了系统的设计原则与具体模块的划分；进行了代码设计、输入输出设计、界面设计；并对主要的数据库表进行了设计
第五章给出了各个功能模块的功能及其实现代码或算法，和该部分的界面。
第六章对贝叶斯分析系统进行了测试，给出了测试的方法，针对该系统进行了实用性分析和安全性分析，给出了几个测试的运行实例。
第七章（结束语）对全文的工作进行了总结，并对进一步的工作做了展望。
 
业务流程分析 
系统用户在进入主界面后，可以选择预测内容而进入相应的分析预测界面。进入用户购买某种商品的查询和购买可能性预测界面后可以进行数据查询和分析预测工作，选择的产品种类点击数据查询可以显示当前所有选购该种产品相应的用户信息，用户可以根据实际需要获取有价值的用户信息。如点击分析预测则会显示若干新用户条件选择下拉框，销售人员可以根据新客户的对应信息进行选择，点击提交按钮就可以得到预测结果，可以知道用户购买该种产品的可能性百分比。 [来源：http://www.doc163.com]
在用户信用(分类)的查询和新用户信用的可能性预测模块中用户也可以通过选择高信用或低信用类别像前一模块所述一样地显示该信用状况的用户信息或者选择新用户的相应信息进行新用户可能的信用等级预测。
在用户类别归属的查询和新用户类别归属预测模块中用户也可以通过选择大客户或小客户类别像前两个模块所述一样地显示该客户类别的用户信息或者选择新用户的相应信息进行新用户可能的客户类别预测。
在用户流失情况的查询和流失可能性预测模块中用户可以通过选择在网时长和流失的时间区间来得到在该时间区间下且在该在网时长下流失的用户信息，并可以根据新用户的信息选择来判断出新用户入网以后流失的可能性大小。
在用户欠费信息的查询和欠费可能性预测模块中用户可以通过选择欠费金额和欠费的时间区间来得到在该时间区间下且为该欠费金额的用户信息，并可以根据新用户的信息选择来判断出新用户入网以后欠费的可能性大小。 [来源：http://Doc163.com]

目 录
任务书 I
摘  要 II
ABSTRACT III
第1章  绪论…………...………………………………………………………...……..1
1.1选题目的及意义………………………………………………………………….…..1
1.2贝叶斯在电信企业CRM中应用的优势…………………………….…………....2
1.3贝叶斯预测系统设计说明…………………………………………..……..……....2
1.4本文主要研究内容及整体框架…………………………………….…………......3 [资料来源：https://www.doc163.com]
   1.4.1本文的主要内容.......................................................................................................3
   1.4.2 本文的整体框架......................................................................................................3
第2章  相关技术论述……….………………………………………………….....5
2.1 贝叶斯定理……………..………………..…………………………………………..5
2.2朴素贝叶斯分类器……………………………………...…………………………..5
第3章  系统分析....................................................................... ................................7
3.1系统的需求分析……………..…………………………………………...………….7
(毕业设计)
3.2系统的业务流程分析……………………………...………………………………..8
3.2.1业务流程分析的目的…………………………….…………………………….....8
3.2.2业务流程分析……………………………………...……………….......................8
3.3数据流程分析……………………………………..………………………………....10

3.3.1 数据流程顶层图分析…………………………………… …………….……..…10
3.3.2 数据流程一层图分析................................................ ............................................10
3.3.3 数据流程二层图分析 ………………………… …….………… ………………..11
3.3.4系统的数据字典 ………………………...………………………………………...14
第4章  系统设计 17
4.1系统设计原则及具体功能划分 17
4.1.1模块设计原则..........................................................................................................17
4.1.2系统功能模块划分 … ………….……………………..…………………..……....17
4.2系统配置 18
4.3代码设计 19
4.4输入/输出设计 19
4.5界面设计 19
4.6系统的数据库设计 .20
4.6.1数据库设计原则 …………………………………………..………………...….....20
4.6.2数据库概念设计 …………………………………………......................................21
4.6.3数据库逻辑设计 ………………………………………………..............................22

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4.6.4数据库物理设计 …………………………………………..…................................23
第5章 系统实现 25
5.1主页面的实现 25
5.2购买可能性预测的数据查询功能的实现 26
5.3系统预测功能的实现 27
第6章 贝叶斯分析系统测试与结果分析 30
6.1系统功能测试方法概述 30
6.2功能测试 30
6.3系统安全性分析 31
6.4系统实用性分析 32
第七章 结 论 33
参考文献 34
致 谢 35
附录 36 [资料来源：Doc163.com]