隨著國家對(duì)計(jì)量校準(zhǔn)市場的全面放開,計(jì)量技術(shù)機(jī)構(gòu)的發(fā)展迎來了全新的機(jī)遇與挑戰(zhàn),尤其是國家法定計(jì)量檢定機(jī)構(gòu)在拓展計(jì)量檢測業(yè)務(wù)的過程中還存在著不少的問題,如不重視市場開發(fā)、對(duì)客戶資源經(jīng)營不善、傳統(tǒng)基于B/S的計(jì)量檢測管理系統(tǒng)還有很多不足之處。在此背景下,論文主要開展了移動(dòng)計(jì)量檢測和客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management,CRM)平臺(tái)的相關(guān)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)工作,具體工作內(nèi)容包括以下幾點(diǎn):1.設(shè)計(jì)并開發(fā)了關(guān)于計(jì)量檢測行業(yè)的CRM平臺(tái)。將計(jì)量檢測行業(yè)與客戶關(guān)系管理的概念相結(jié)合,采用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類算法,實(shí)現(xiàn)了客戶的分類管理功能,并應(yīng)用到移動(dòng)客戶端。2.實(shí)現(xiàn)了用戶在移動(dòng)客戶端的注冊(cè)、登陸,計(jì)量檢測器具信息的錄入及查詢,其他計(jì)量相關(guān)資訊查詢的功能。論文以內(nèi)蒙古自治區(qū)計(jì)量測試研究院的計(jì)量器具檢測管理流程為基礎(chǔ),并根據(jù)計(jì)量檢測業(yè)務(wù)的需要,開發(fā)了針對(duì)計(jì)量檢測的移動(dòng)端平臺(tái)。3.在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn)了對(duì)移動(dòng)端的計(jì)量資訊信息、用戶信息、委托單信息的修改、刪除等功能。本計(jì)量檢測和CRM平臺(tái)采用了基于Android客戶端和服務(wù)器端的C/S模式,其中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)使用MySQL數(shù)據(jù)庫,使信息能夠在客戶端和服務(wù)器端交互,而不是傳統(tǒng)的瀏覽器交互形式。用戶在移動(dòng)端可以完成計(jì)量檢測的相關(guān)查詢,計(jì)量檢定員可以通過客戶端錄入和查詢計(jì)量器具的詳細(xì)信息,為計(jì)量檢測工作帶來便利,提高工作效率。服務(wù)器端主要針對(duì)后臺(tái)管理員,可以對(duì)客戶端的計(jì)量相關(guān)信息進(jìn)行增刪查改的操作。
【學(xué)位單位】：內(nèi)蒙古大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP311.52;TP311.13
【部分圖文】：

6圖 2.1 Android 系統(tǒng)體系架構(gòu)圖Figure 2.1 Android system architecture diagram3. Native C/C++ Libraries（Native C/C++庫）

基于數(shù)據(jù)挖掘的移動(dòng)計(jì)量檢測和 CRM 平臺(tái)[27]。比如在電信行業(yè)，我們可以通過分析客戶的通話次數(shù)、消費(fèi)金額等信，來確定客戶的消費(fèi)群體，為客戶推薦適當(dāng)?shù)馁Y費(fèi)套餐，來提高企業(yè)的經(jīng)s 算法是根據(jù)一個(gè)簇中對(duì)象的平均值即簇的質(zhì)心來進(jìn)行的，使得同一個(gè)簇，目標(biāo)是為了使得到的 k 個(gè)簇盡可能使得準(zhǔn)則函數(shù)收斂[29]，然而 k-mean 是在算法運(yùn)行前就要確定的，也就是說，在使用 k-means 算法的時(shí)候，要就是簇的個(gè)數(shù)，這也是該算法的缺點(diǎn)。算法的詳細(xì)步驟為：首先選擇一個(gè)含簇進(jìn)行初始劃分，并且計(jì)算這些簇的質(zhì)心。然后根據(jù)歐氏距離公式的計(jì)算配到距離它最近的一個(gè)簇。計(jì)算被分配到每個(gè)簇的樣本的平均值，作為新后重復(fù)上面的過程直到樣本簇的質(zhì)心點(diǎn)的準(zhǔn)則函數(shù)收斂。k-means 的聚類

放和經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷發(fā)展與深化，計(jì)量行業(yè)面臨的動(dòng)計(jì)量檢測和 CRM 平臺(tái)中涉及的客戶檢測信息進(jìn)行預(yù)合，構(gòu)建基于計(jì)量 CRM 的數(shù)據(jù)倉庫，使用數(shù)據(jù)挖掘工具計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析，為計(jì)量檢測機(jī)構(gòu)4.1 計(jì)量檢測客戶聚類據(jù)挖掘工具是 Weka。如圖 4.1 所示，Weka 是一款應(yīng)用7]。Weka 有完整的數(shù)據(jù)處理工具，包含大量的數(shù)據(jù)挖掘掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的課程使用工具[38]。還提供可視化的數(shù)據(jù)個(gè)獨(dú)立的應(yīng)用程序，而且還有一個(gè)完整的 API。
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本文編號(hào)：2887688