基于移动互联网的电信行业客户关系管理系统
这是一篇关于电信行业,客户关系管理系统,Spring框架,MongoDB的论文, 主要内容为移动互联网将移动通信技术与互联网技术相结合,综合二者的特点为用户提供更好的服务体验。电信行业通过巨大的投入和自身的努力,为移动互联网提供了坚实的技术基础,但电信行业自身的管理却仍在使用传统的技术手段,电信行业也应该利用好移动互联网的相关技术为企业自身的管理提供帮助。为了利用移动互联网的相关技术为企业自身的管理提供帮助,本文设计并实现了基于移动互联网的电信行业客户关系管理系统。该系统由客户经理客户端和客户关系管理系统管理后台构成,其中客户关系管理系统管理后台负责为整个客户关系管理系统提供支持,主要包括了客户经理管理、客户管理、业务管理、情报管理、用户权限管理等功能模块。客户经理客户端包括了个人信息管理、客户管理、情报管理等功能模块。本系统在开发阶段主要采用了三种技术,分别是Spring框架、Android开发技术和Mongo DB数据库。其中Spring框架主要用来构建客户关系管理系统的管理后台以及向客户经理客户端提供支持的web服务。Android开发技术主要应用在客户经理客户端的开发中。而Mongo DB主要用来存储一些模式会经常发生改变的非结构化数据。由于电信行业的需要保存的客户信息和业务信息的组成容易发生变化,因而本系统采用文档型数据库Mongo DB存储这些信息。而对于其它存储格式不易发生改变的信息,为了提供良好的事务支持,我们仍然采用传统的关系型数据库My SQL进行保存。本文实现的面向电信行业的客户关系管理系统,使企业的客户关系管理更加灵活,使客户经理的工作不再受时间地点的限制,从而为扩大企业效益提供了良好的支持。
基于Storm的选股回测与计算系统的设计与实现
这是一篇关于选股回测与计算,Storm,MongoDB,分布式实时计算的论文, 主要内容为随着中国经济的腾飞,越来越多的民众参与到了股票市场中。广大股民们有着自己的投资理念,他们希望可以预测自己的投资策略在未来的表现。虽然未来是不可知的,但中国的股票市场已有近30年的历史,投资策略在股票市场历史上的表现可以为投资策略提供数据支持。选股回测与计算系统为股民提供了自定义选股问句和策略信息,并在历史区间内模拟交易和计算收益情况的功能,指导股民投资。本系统是同行业中第一个提供此类功能的产品,并且具有消耗资源少、可靠性高、计算快的特点。本文系统采用了新的分布式实时计算框架Storm,充分利用Storm的并行计算能力,将复杂计算任务切分成多个子任务,提高计算速度。本文以mongoDB作为主要的数据存储载体,将MyBatis作为数据库持久层框架,并采用Spring架构。在此基础上,本文分析了系统的项目背景和技术背景,重点介绍需求分析和系统设计,详细阐述了重要模块的实现细节。在测试环境下,本文系统可以在500ms内完成复杂的运算。目前,系统已经被成功部署和运行在真实环境中,运行情况良好。
基于微信小程序的美食推荐系统
这是一篇关于微信小程序,Koa,MongoDB,互联网,美食的论文, 主要内容为美食作为社会化网络的一项服务,逐渐和网络社区结合成一种互联网美食经济产业链。在快节奏的生活中,相较于传统的美食网站,解决大众吃什么的烦恼,服务于用户并展示美食的菜品和价格,一个体系结构清晰且资源丰富的基于微信小程序的美食推荐系统的搭建是十分必要的。在对传统相关的美食推广网站总体架构、功能及流程进行设计分析的基础上,使用微信小程序开发平台,借助微信开发者工具和VSCode代码编辑器,采用Vue和Koa服务端框架,选用Mongo DB数据库,实现本系统。通过实际应用,该系统将线下服务与互联网结合在一起,简单方便易用,功能设计合理,运行稳定可靠。
基于Node.js的物流信息管理系统的研究与实现
这是一篇关于物流信息管理系统,Node.js,MongoDB,SPA,遗传算法的论文, 主要内容为自从国家实行改革开放政策以后,中国的经济实现了持续飞速发展,物流业也取得了长足的发展。然而我国物流行业虽然发展势头良好,但是仍存在很多问题。一方面,我国物流成本高昂,社会物流总费用在GDP中占据较高的比重,另一方面,传统的物流管理系统和运作流程已经无法满足现代物流业的要求。对企业来说,落后的物流管理理念和管理系统导致了经营和管理成本的增加,也导致企业的整个物流运作流程无法与现代信息技术相结合,因此,企业迫切需要一套与自身业务相结合的、能够降低成本、增加效率的物流信息系统。本文基于以上背景,结合一家电商企业的实际物流业务需求,使用Node.js、MongoDB等的技术,研究并设计了一套物流信息管理系统,以提高企业的管理效率和水平,降低管理成本。本文研究了物流信息管理系统中所使用到的关键技术,包括Node.js架构、MongoDB数据库技术、WebSocket双向通信技术等,以及遗传算法的基本原理与优势。本文从可行性分析、系统非功能性需求、系统功能性需求三个方面对系统需求进行了详细的分析,并将系统功能划分为具体的功能模块。本文重点描述了系统整体设计方案与各个模块的具体功能设计。系统使用Node.js和Koa框架作为后台开发架构,并配合MongoDB进行数据存储与读取,实现了类MVC的架构模式,并使用了Vue、Vue-router作为前端开发架构,构建单页Web应用。随后论文详细描述了各个功能模块的具体功能设计。本文详细描述了使用Node.js后端架构以及使用Vue技术实现前端系统页面的具体流程,并对使用遗传算法优化拣货路径进行了建模、仿真与求解。最后对本系统进行了全面的功能性测试和非功能性测试。本论文实现的系统,达到了预期效果,满足了投入企业使用的要求,从而达到提高物流管理效率和信息化管理水平,降低企业成本的目的。
基于MongoDB的精玖采购管理系统设计与实现
这是一篇关于采购,电子化,MEAN,MongoDB的论文, 主要内容为信息与网络科技的高速发展带动了制造业等各行各业的发展改革,涌现了很多用于管理采购的系统,但这些系统功能普遍类似,对一些具体问题不能做到具体分析,利用效率低,导致管理效率低下,这样的现状对于企业以后的成长进步非常不利。对于山东某公司,在采购过程中会出现大量的文档、图片以及质检时会产生录音、视频等,数据量庞大且数据类型多样。如果系统仍旧使用传统的关系型数据库那么许多功能就会受到限制。所以在这样的背景下,本文重点研究采购系统中数据类型多样且数据量庞大的数据存储问题,并从采购、财务、供应商、基础数据方面实现一个针对该公司本身需求的更加电子化的采购管理系统。本文的主要工作包括:第一,对系统数据的存储和系统的采购管理、财务管理、供应商管理和基础数据管理四个功能模块进行需求分析。第二,根据系统数据的特点对系统数据的存储结构、系统的总体架构、逻辑架构和功能架构进行概要设计。第三,对系统的各个功能模块、非结构化数据的存储、数据库、服务接口进行详细设计并通过流程介绍、时序图和关键代码展示等进行详细说明,最后给出了系统的实现截图并测试了已完成的系统。基于MongoDB的精玖采购管理系统采用的架构为当前流行的全JavaScript端到端编写的Web开发框架即MEAN架构,前后台使用JavaScript语言编写,并使用B/S架构,数据库采用的是面向集合的非关系型数据库MongoDB,能够把不同的数据类型的数据存储在同一个集合中,并且具有很好的扩展性、易管理和可以快速访问等优点,该数据库是目前最流行并且拥有最好的支持的NoSQL数据库,完成系统中对海量的多样的数据结构的数据处理[1]。目前系统正在山东某公司试用,取得了一定的效果,提高了采购人员等各部门人员之间协同合作的工作效率和管理层的管控力。
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