大数据毕业设计选题推荐-营业厅营业效能监控平台-Hadoop-Spark-Hive

作者主页:IT毕设梦工厂✨
个人简介:曾从事计算机专业培训教学,擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
☑文末获取源码☑
精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

文章目录

  • 一、前言
  • 二、开发环境
  • 三、系统界面展示
  • 四、部分代码设计
  • 五、论文参考
  • 六、系统视频
  • 结语

一、前言

随着通信行业的快速发展和市场竞争的日益激烈,营业厅作为通信公司的重要服务窗口,其服务质量和运营效率直接影响到公司的形象和业绩。为了提高营业厅的运营效能和服务质量,建立一个营业厅营业效能监控平台,对营业厅的各项运营数据进行实时监测和分析,变得至关重要。

当前,一些通信公司门店已经尝试使用一些数据分析和监控工具来监测其营业厅的运营数据。然而,这些工具往往存在一些问题,如:
数据不齐全:现有工具往往只能提供部分营业厅的数据监测和分析,无法覆盖营业厅的所有运营数据。
数据不及时:由于数据采集和处理的制约,现有工具往往无法实时更新数据,使得数据分析的结果无法反映营业厅运营情况。
分析不深入:现有的工具往往只能提供基础的数据统计和分析,而无法进行深入的数据挖掘和趋势预测,从而无法为决策提供有力的支持。
因此,建立一个实时、深入的营业厅营业效能监控平台,仍然具有必要性和现实意义。

本课题的研究目的是建立一个营业厅营业效能监控平台,通过实时采集、处理和分析营业厅的各项运营数据,提供准确、及时的数据支持,以帮助通信公司更好地了解营业厅的运营状况、提高服务质量、优化资源配置。具体来说,本课题将实现以下目标:
实现数据的采集和实时更新,反映所有营业厅的运营状况;
实现数据的处理和分析,提供各种指标的统计和可视化;
实现数据的深入挖掘和趋势预测,为决策提供有力的支持;
提供一个友好的用户界面,方便用户进行数据查询和操作。

本课题的研究意义在于为通信公司提供一种便捷、准确、实时的营业厅营业效能监控平台,从而帮助通信公司更好地了解营业厅的运营状况和服务质量,优化资源配置和提高服务水平。具体来说,本课题的意义包括:
提高服务质量:通过实时监控营业厅的运营数据和服务质量,通信公司可以及时发现并解决存在的问题,提高客户满意度和服务质量。
优化资源配置:通过对营业厅的运营数据进行分析和处理,通信公司可以了解各营业厅的客流量、业务类型、服务需求等情况,从而优化资源配置和服务流程,提高公司的运营效率。
提高决策效率:通过实时数据监测和分析,通信公司可以更加准确地了解市场趋势和消费者需求,从而更加准确地制定营销策略和投资计划,提高决策效率和准确性。
增强竞争力:通过建立便捷的营业厅营业效能监控平台,通信公司可以更好地了解市场趋势和消费者需求,优化资源配置和提高服务水平,从而增强竞争力。同时,这种数据驱动的决策方式也可以提高公司的透明度和诚信度,增强公司的社会责任感和品牌形象。

二、开发环境

  • 大数据技术:Hadoop、Spark、Hive
  • 开发技术:Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
  • 软件工具:Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机

三、系统界面展示

  • 基于大数据的营业厅营业效能监控平台界面展示:
    基于大数据的营业厅营业效能监控平台
    基于大数据的营业厅营业效能监控平台-门店历史受理详情
    基于大数据的营业厅营业效能监控平台-耗时步骤分析
    基于大数据的营业厅营业效能监控平台-门店基本信息
    基于大数据的营业厅营业效能监控平台-门店台席健康度
    基于大数据的营业厅营业效能监控平台-营业员受理详情

四、部分代码设计

  • 大数据项目实战-代码参考:
# 根据区县找出所对应的省份和城市
def cun(address_str):res_dict = {'province': '', 'city': '', 'county': ''}lit = []for k,v in area_data.items():for city_county_dict in v:for x,y in city_county_dict.items():# print(x,y)for j in y:if address_str.find(j) != -1:lit.append({'id': address_str.find(j), 'value': j})elif address_str.find(j) == -1:if address_str.find('河北区') != -1:if address_str.find(j[0:2]) != -1:# print(j)lit.append({'id':address_str.find(j[0:2]),'value':j})elif address_str.find('河北区') == -1:if '河北区' in y:y.remove('河北区')if address_str.find(j[0:2]) != -1:# print(j)lit.append({'id':address_str.find(j[0:2]),'value':j})lit.sort(key=lambda x: x['id'])# print(lit)if lit:for k, v in area_data.items():for city_county_dict in v:for x, y in city_county_dict.items():for j in y:if lit[0]['value'].find(j) != -1:res_dict['province'] = kres_dict['city'] = xres_dict['county'] = jreturn res_dictreturn res_dictdef create_main(address_str):address_str = address_str.replace('汽车', '')if address_str.find('乌鲁木齐县') != -1 and address_str.find('乌鲁木齐') != -1:return ['新疆', '乌鲁木齐', '乌鲁木齐县']if address_str.find('乌鲁木齐') != -1:return ['新疆', '乌鲁木齐', '']if address_str.find('沙市区') != -1:return ['湖北', '荆州', '沙市区']if address_str.find('灌南县') != -1:return ['江苏', '连云港', '灌南县']if address_str.find('张家港') != -1:return ['江苏', '苏州', '张家港市']if address_str.find('邯郸县') != -1:return ['河北', '邯郸', '邯郸县']if address_str.find('朝阳区') != -1:return ['北京', '北京', '朝阳区']if address_str.find('南昌县') != -1:return ['江西', '南昌', '南昌县']if address_str.find('芜湖县') != -1:return ['安徽', '芜湖', '芜湖县']if address_str.find('让胡路区') != -1:return ['黑龙江', '大庆', '让胡路区']if address_str.find('瑞安市') != -1:return ['浙江', '温州', '瑞安市']if address_str.find('丰泽区') != -1:return ['福建', '泉州', '丰泽区']if address_str.find('平阳县') != -1:return ['浙江', '温州', '平阳县']if address_str.find('乐清市') != -1:return ['浙江', '温州', '乐清市']if address_str.find('余姚市') != -1:return ['浙江', '宁波', '余姚市']if address_str.find('慈溪市') != -1:return ['浙江', '宁波', '慈溪市']if address_str.find('宁海县') != -1:return ['浙江', '宁波', '宁海县']if address_str.find('镇海区') != -1:return ['浙江', '宁波', '镇海区']if address_str.find('黄岩区') != -1:return ['浙江', '台州', '黄岩区']if address_str.find('头陀镇') != -1:return ['浙江', '台州', '头陀镇']if address_str.find('椒江区') != -1:return ['浙江', '台州', '椒江区']if address_str.find('义乌市') != -1:return ['浙江', '金华', '义乌']if address_str.find('温岭市') != -1:return ['浙江', '台州', '温岭']if address_str.find('玉环') != -1:return ['浙江', '台州', '玉环县']if address_str.find('玉环') != -1:return ['浙江', '台州', '玉环县']if address_str.find('路桥') != -1:return ['浙江', '台州', '路桥区']if address_str.find('路南区') == -1 and address_str.find('唐山') == -1:if address_str.rfind('路') != -1:address_str = address_str.replace(address_str[address_str.rfind('路') - 2:], '')if address_str.rfind('岸') != -1:address_str = address_str.replace(address_str[address_str.rfind('岸') - 2:], '')if address_str.find('道里区') == -1:if address_str.rfind('道') != -1:address_str = address_str.replace(address_str[address_str.rfind('道') - 3:], '')a = pro_cty_cun(address_str)b = cty_cun(address_str)c = cun(address_str)# print(a)# print(b)# print(c)if a['province'] != '' and c['province'] != '' and a['city'] == '' and b['city'] == '' and a['province'] == c['province']:# print(1)return list(c.values())if a['province'] != '' and b['province'] != '' and a['province'] == b['province'] and a['city'] != '' and b['city'] != '' and a['city'] == b['city'] and b['county'] != a['county']:return list(b.values())if a['province'] != '':return list(a.values())if b['province'] != '':return list(b.values())if c['province'] != '':return list(c.values())else:return ['', '', '']print(create_main('临沂颐高上海街'))#调用函数total_value=[]
for value in df['位置'].tolist():total_value.append(create_main(value))split_data= pd.DataFrame(total_value,columns=['省','市','区H'])#拼接
df_new_data= pd.concat([df,split_data],axis=1)
df_new_data.loc[:,'位置2']=df_new_data['省']+df_new_data['市']+df_new_data['区H']
ad_split=cpca.transform(df_new_data['位置2'])[['省','市','区','adcode']]df_new_data=df_new_data[['省级', '城市' , '已有经销商名称','已有门店名称','数量',  '区H', '位置2']].copy()
df_gyh=pd.concat([df_new_data,ad_split],axis=1)df_gyh.columns=['省份', '城市','经销商名称', '门店名称','门店数量', '区H','位置', '省', '市', '区', 'adcode']
# df_gyh.to_excel('D:\门店数据清洗\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\清洗后数据\清洗后门店(高英华).xlsx')df_1=pd.read_excel(r'D:\门店数据清洗\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\清洗后数据\清洗后门店(高英华).xlsx',converters={'Unnamed: 0':str,'adcode':str})
df_sh=pd.read_excel(r'D:\门店数据清洗\省份.xls')df_1=df_1[['Unnamed: 0','经销商名称','门店名称','门店数量','区H', '位置', '省', '市', '区', 'adcode']].copy()
df_1_sh=pd.merge(df_1,df_sh,left_on='省',right_on='省份',how='left')df_1_sh.loc[:,'门店id']=df_1_sh['省编码']+'-c'+df_1_sh['adcode']+'-'+df_1_sh['Unnamed: 0']new_columns=df_1_sh.columns.tolist()
new_columns1=['门店id', '省','市','区H','经销商名称','门店名称','位置','门店数量', '省编码', 'adcode', '省份','区', 'Unnamed: 0'
#               ,'门店名称1']#调整各列的位置
df_1_sh=df_1_sh.reindex(columns=new_columns1).copy()
df_1_sh=df_1_sh[['门店id', '省', '市', '区','经销商名称', '门店名称', '位置', '门店数量', '省编码',  'adcode']]#确认门店id是否唯一
print(df_1_sh[df_1_sh['门店id'] .isnull()])
# df_1_sh.to_excel('D:\门店数据清洗\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\清洗后数据\清洗后加门店id(高英华).xlsx',index=False)

五、论文参考

  • 计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的营业厅营业效能监控平台-论文参考:
    计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的营业厅营业效能监控平台-论文参考

六、系统视频

基于大数据的营业厅营业效能监控平台-项目视频:

大数据毕业设计选题推荐-营业厅营业效能监控平台-Hadoop

结语

大数据毕业设计选题推荐-营业厅营业效能监控平台-Hadoop-Spark-Hive
大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦~
源码获取:私信我

精彩专栏推荐⬇⬇⬇
Java项目
Python项目
安卓项目
微信小程序项目

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/184013.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

思维调试:调用ShellExecute后为什么程序没有启动

今天的问题来自我的一位读者: “如果我在命令行下启动我的程序,一切都是正常的。但是,当我在代码中调用 ShellExecuteEx 来启动程序时,好像什么都没有发生,这是为什么?” 在我问下面的第二个能给出答案的…

基于springboot实现致远汽车租赁平台管理系统项目【项目源码+论文说明】

基于springboot实现致远汽车租赁平台系统演示 摘要 首先,论文一开始便是清楚的论述了系统的研究内容。其次,剖析系统需求分析,弄明白“做什么”,分析包括业务分析和业务流程的分析以及用例分析,更进一步明确系统的需求。然后在明白了系统的需求基础上需要进一步地设计系统,主要…

视频特效编辑软件 After Effects 2022 mac中文版介绍 (ae 2022)

After Effects 2022 mac是一款视频特效编辑软件,被称为AE,拥有强大的特效工具,旋转,用于2D和3D合成、动画制作和视觉特效等,效果创建电影级影片字幕、片头和过渡,是一款可以帮助您高效且精确地创建无数种引…

django REST框架- Django-ninja

Django 是我学习的最早的web框架,大概在2014年,当时选他原因也很简单就是网上资料比较丰富,自然是遇到问题更容易找答案,直到 2018年真正开始拿django做项目,才对他有了更全面的了解。他是一个入门有门槛,学…

基于Java+SpringBoot+Mybaties-plus+Vue+ElementUI 失物招领小程序 设计与实现

一.项目介绍 失物招领小程序 用户登录、忘记密码、退出系统 发布失物 和 发布招领 查看我发布的失物和招领信息 失捡物品模块可以查看和搜索所有用户发布的信息。 二.环境需要 1.运行环境:java jdk1.8 2.ide环境:IDEA、Eclipse、Myeclipse都可以&#…

【Proteus仿真】【51单片机】水质监测报警系统设计

文章目录 一、功能简介二、软件设计三、实验现象联系作者 一、功能简介 本项目使用Proteus8仿真51单片机控制器,使用按键、LED、蜂鸣器、LCD1602、PCF8591 ADC、PH传感器、浑浊度传感器、DS18B20温度传感器、继电器模块等。 主要功能: 系统运行后&…

如何使用 Loadgen 来简化 HTTP API 请求的集成测试

引言 在编写 HTTP 服务的过程中,集成测试 1 是保证程序正确性的重要一环,如下图所示,其基本的流程就是不断向服务发起请求然后校验响应的状态和数据等: 为大量的 API 和用例编写测试是一件繁琐的工作,而 Loadgen 2 正…

新版onenet平台安全鉴权的确定与使用

根据onenet官方更新的文档:平台提供开放的API接口,用户可以通过HTTP/HTTPS调用,进行设备管理,数据查询,设备命令交互等操作,在API的基础上,根据自己的个性化需求搭建上层应用。 为提高API访问安…

draw.io与项目管理——如何利用流程图工具提高项目管理效率

draw.io 是一款强大的图形绘制工具,用于创建各种类型的图表、流程图、组织结构图、网络图和平面设计等。它提供了丰富的绘图工具和预定义的图形库,使用户能够轻松创建专业水平的图形作品。 draw.io具有直观的界面和简单易用的功能,适合各种用…

C++:STL第一篇vector

目录 1.vector 的介绍及使用 1.1 vector的介绍 1.2 vector的使用 1.2.1 vector的定义 1.2.2 vector iterator (迭代器)的使用 1.2.3 vector空间增长问题 1.2.4 vector的增删改查 1.2.5 vector 迭代器失效问题。(重点) 2.vector 深度刨析及模拟实…

零代码编程:用ChatGPT批量提取flash动画swf文件中的mp3

文件夹:C:\迅雷下载\有声绘本_flash[淘宝-珍奥下载]\有声绘本 flash,里面有多个flash文件,怎么转换成mp3文件呢? 可以使用swfextract工具从Flash动画中提取音频,下载地址是http://www.swftools.org/download.html,也…

学习Opencv(蝴蝶书/C++)相关——2.用clang++或g++命令行编译程序

文章目录 1. c/cpp程序的执行1.1 cpp程序的编译过程1.2 预处理指令1.3 编译过程的细节2. macOS下使用Clang看cpp程序的编译过程2.1 示例2.1.1 第一步 预处理器-preprocessor2.1.2 第二步 编译器-compiler2.1.3 第三步 汇编器-assembler2.1.4 第四步 链接器-linker2.1.5 链接其他…

两数之和(哈希解法)

题目描述 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任…

Redis中的Zset类型

目录 Zset的相关命令 zadd zrange zcard zcount zrevrange zrangebyscore zpopmax bzpopmax zpopmin和bzpopmin zrank zrevrank zscore zrem zremrangebyrank zremrangebyscore 操作集合间的命令 zinterstore和zunionstore 内部编码 Zset的应用场景 Zset表…

计算一棵二叉树的单分支数(c语言代码实现)

本题代码如下 int num(tree t) {if (!t)return 0;else if ((t->lchild && t->rchildNULL)|| (t->lchildNULL&& t->rchild))//计算单支树return num(t->lchild) num(t->rchild) 1;else return num(t->lchild) num(t->rchild); } 完…

2014年亚太杯APMCM数学建模大赛C题公共基础课教师专业化培养方式研究求解全过程文档及程序

2014年亚太杯APMCM数学建模大赛 C题 公共基础课教师专业化培养方式研究 原题再现 近年来,世界基础工业、信息产业、服务业的跨越式发展引发了大量人才需求,导致了职业教育的飞速发展,除原有专科层次高等职业教育院校外,大量普通…

中国联通携手华为助力长城精工启动商用5G-A柔性产线

[中国,河北,2023年11月3日] 近日,中国联通携手华为助力精诚工科汽车系统有限公司保定自动化技术分公司(简称长城精工自动化)启动5G-A超高可靠性超低时延柔性产线的商用阶段。 在河北保定长城汽车制造产线,…

云端生成式 AI – 基于 Amazon EKS 的 Stable Diffusion 图像生成方案

Stable Diffusion 是当下生成式 AI 领域最受欢迎的开源多模态语言-图像模型,由于其易用的接口和良好的使用体验,受到了开源社区和广大设计行业从业者的追捧。Stable Diffusion 模型版本正在快速迭代,并带动了各行各业的生产力变革。目前市场上…

【解密ChatGPT】:从过去到未来,揭示其发展与变革

🎊专栏【ChatGPT】 🌺每日一句:天行健,君子以自强不息,地势坤,君子以厚德载物 ⭐欢迎并且感谢大家指出我的问题 文章目录 一、ChatGPT的发展历程 二、ChatGPT的技术原理 三、ChatGPT的应用场景 四、ChatGPT的未来趋势 五、总结 引言:随着…

Azure 机器学习 - 使用Python SDK训练模型

目录 一、环境准备二、工作区限制三、什么是计算目标?四、本地计算机五、远程虚拟机六、Apache Spark 池七、Azure HDInsight八、Azure Batch九、Azure Databricks十、Azure Data Lake Analytics十一、Azure 容器实例十二、Kubernetes 了解如何用 SDK v1 将 Azure 计…