一种基于大数据的投诉精细化分析系统
中国联通基于智能云平台精细化运营方案
中国联通基于智能云平台精细化运营方案中国联通基于智能云平台精细化运营方案一、背景介绍随着信息技术的快速发展和智能化的不断普及，中国联通作为国内领先的电信运营商，在面对竞争激烈的市场环境下，需要借助智能云平台来实现精细化运营，提高服务质量和用户体验。
二、智能云平台概述智能云平台是指基于云计算和大数据技术的一种运营管理系统，它可以通过数据分析和智能算法，实现对用户需求和运营业务的深入洞察，从而精细化运营。
智能云平台可以提供多种功能模块，包括用户画像、数据分析、运营决策、智能推荐等。
三、精细化运营方案1. 用户画像通过智能云平台，中国联通可以实时采集并分析用户的通信行为、消费习惯和社交关系等信息，从而形成用户画像。
通过用户画像，中国联通可以更好地了解用户需求，为用户提供个性化的推荐服务，提高用户黏性。
同时，用户画像也可以帮助中国联通精确定位不同用户群体，进行精细化营销活动。
2. 数据分析通过智能云平台，中国联通可以对海量用户数据进行实时分析。
通过数据分析，中国联通可以发现用户行为规律、需求趋势和潜在问题，为运营决策提供科学依据。
例如，通过分析用户的通信行为，可以预测用户的流量需求，从而合理规划网络资源；通过分析用户的消费习惯，可以个性化推荐套餐和增值服务，提高用户满意度；通过分析用户的社交关系，可以实现精准营销和口碑传播。
3. 运营决策智能云平台可以根据数据分析结果，提供个性化的运营决策。
例如，在网络优化方面，可以根据用户的通信行为和流量需求，合理配置网络资源，提高网络质量和覆盖率；在产品发展方面，可以根据用户的消费习惯和需求趋势，开发具有差异化竞争优势的产品和服务；在市场推广方面，可以根据用户画像和社交关系，实现精准营销和口碑传播。
4. 智能推荐通过智能云平台，中国联通可以基于用户画像和数据分析结果，实现精准推荐。
例如，根据用户的消费习惯和需求趋势，可以推荐适合用户的套餐和增值服务；根据用户的社交关系和口碑传播，可以推荐适合用户的推广活动和优惠券；根据用户的通信行为和流量需求，可以推荐适合用户的流量包和话费充值优惠等。
基于大数据的95598客户投诉管理与实践
基于大数据的95598客户投诉管理与实践摘要：95598客户服务是电力企业工作的重要组成部分，是社会对供电公司服务的反馈。
利用大数据技术，对95598业务进行需求分析，通过单位、类别、根因等维度细化监测视角，分析工单分布特征、问题成因以及趋势规律，为规范电网建设、提升供电质量、加强窗口管理、完善投诉处理机制、提高基层人员服务素质等方面改进提供支撑。
关键词：大数据;95598;优质服务;tableau;Oracle1、95598客户投诉处理流程国网客服中心受理客户投诉工单后，记录用户信息及客户诉求，根据投诉客户及可能造成的影响对95598投诉工单进行分类，之后并派发至投诉责任单位。
供电企业相关部门在国网客服中心受理客户诉求后1个工作日内联系客户，6个工作日内处理、答复客户，并反馈处理意见，国网客服中心在接到回复工单后1日内对客户进行回访。
2、做好95598工单大数据分析的意义供电公司每年投入了大量的人力物力并开展专项工作，但是一直缺少行之有效的手段来及时、准确、有效的满足用户的各种诉求。
投诉工单分析以来人工统计分析95598工单分析对客户热点业务识别准确率低，工单分析效率低，提升措施针对性差，通过引入大数据分析技术，分析工单分布特征、问题成因以及趋势规律，挖掘用户投诉的热点，并对易投诉用户有指向性的加强优质服务，以较小的工作量出事投诉较大幅度的下降，为规范电网建设、提升供电质量、提高基层人员服务素质、优化资源配置等方面改进提供支撑。
3、基于大数据的95598客户投诉分析方法3.1数据来源与存储。
从95598业务支撑系统获取投诉工单供电单位、投诉时间、客户编号、姓名、住址、电话号码、投诉原因等信息，从行政区划网获取供电区域内省/市/县/乡镇司机行政区划信息，将后去到的信息导入Oracle数据库。
3.2数据清洗。
对客服95598按照服务投诉、频繁停电、低电压、抄表、欠费停复电等类别进行数据梳理，获取客户编信息。
智慧城管管理平台
智慧城管管理平台智慧城管管理平台是一种基于先进技术的综合性管理平台，旨在提升城市管理水平，优化城市运行效率，改善市民生活质量。
该平台整合了多种信息技术手段，包括物联网、大数据分析、人工智能等，以实现城市管理的智能化、高效化和精细化。
一、平台概述智慧城管管理平台是一个集数据采集、信息管理、决策支持、任务调度等功能于一体的综合性管理系统。
通过传感器、监控设备等物联网技术，实时采集城市各个方面的数据，并通过数据分析、模型计算等手段，提供科学决策依据和精确的任务调度。
二、功能模块1. 数据采集与监测模块该模块通过安装在城市各个角落的传感器和监控设备，实时采集城市环境、交通、垃圾处理、消防安全等方面的数据。
这些数据包括但不限于空气质量、交通流量、垃圾桶状态、消防设备运行情况等。
采集到的数据将通过网络传输到平台数据库中，供后续分析和应用。
2. 数据分析与决策支持模块该模块利用大数据分析和人工智能技术，对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息，并生成决策支持报告。
例如，通过分析交通流量数据，可以预测交通拥堵情况，为交通管理部门提供优化交通流动的建议。
通过分析空气质量数据，可以评估城市环境状况，为环保部门提供改善环境的方案。
3. 任务调度与指挥模块该模块利用平台内部的任务调度算法和规则，根据实时数据和决策支持报告，对城市管理任务进行合理调度和指挥。
例如，根据交通流量数据和预测模型，自动调整交通信号灯的时间间隔，以优化交通流动；根据垃圾桶状态数据，智能调度垃圾收集车辆的路线，提高垃圾处理效率。
4. 信息发布与公众参与模块该模块通过移动应用程序和公共显示屏等方式，向市民发布城市管理信息和公告。
市民可以通过移动应用程序提交问题反馈、投诉建议等，实现公众参与城市管理的目的。
平台还可以根据市民的反馈信息，自动生成工单，指派相关部门进行处理。
三、平台优势1. 提高城市管理效率：通过实时数据采集和分析，平台能够快速发现问题，及时做出决策和调度，提高城市管理效率。
基于大数据分析的个性化推荐系统的研究与开发
基于大数据分析的个性化推荐系统的研究与开发随着互联网的快速发展，人们面临着信息爆炸的时代。
在海量的信息中，如何快速准确地找到自己感兴趣的内容成为了一个挑战。
为了解决这一问题，个性化推荐系统应运而生。
本文将结合大数据分析的技术，对个性化推荐系统的研究与开发进行探讨。
一、个性化推荐系统的概述个性化推荐系统是一种利用用户历史行为数据和大数据分析技术，为用户提供符合其个性化需求的信息的系统。
其目标是通过分析用户行为、兴趣和偏好，精准地为用户推荐内容，提高用户体验和满意度。
二、大数据分析在个性化推荐系统中的应用1. 数据采集与存储个性化推荐系统需要大量的用户数据，包括用户的浏览记录、点击行为、购买记录等。
为了高效地获取这些数据，可以采用爬虫技术从互联网上抓取用户数据，并将其存储到数据仓库中，以备后续分析使用。
2. 数据预处理与清洗大数据分析中的数据质量对个性化推荐系统至关重要。
在数据预处理阶段，需要对原始数据进行筛选、过滤和清洗，去除噪声和异常数据，以保证分析结果的准确性和可靠性。
3. 用户画像构建用户画像是个性化推荐系统的核心组成部分，它通过分析用户的个人信息、兴趣爱好、购买行为等多维度数据，为用户建立准确的个性化模型。
通过大数据分析技术，可以实现对用户画像的精细化建模，提高推荐的准确性和精准度。
4. 推荐算法与模型构建个性化推荐系统的核心是推荐算法与模型。
在大数据分析的支持下，可以利用机器学习、深度学习等技术，构建更加精准和高效的推荐算法与模型。
例如，基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法、基于深度学习的推荐算法等。
5. 实时推荐与反馈个性化推荐系统需要具备实时性，能够根据用户实时的行为和反馈，及时地调整推荐策略。
大数据分析技术可以实时监测用户行为和反馈数据，及时更新推荐模型和算法，从而提供更符合用户需求的推荐结果。
三、开发个性化推荐系统的关键技术1. 数据挖掘技术数据挖掘是个性化推荐系统开发的关键技术之一。
投诉数据分析报告案例(3篇)
第1篇一、背景介绍随着市场竞争的日益激烈，消费者权益保护意识的不断提高，企业面临越来越多的投诉。
为了更好地了解消费者需求，提高服务质量，降低投诉率，我国某知名电商平台对近期收集到的投诉数据进行了深入分析。
本报告将对该电商平台投诉数据进行分析，旨在为平台运营提供决策支持。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所采用的数据来源于该电商平台客服中心、消费者投诉平台以及第三方投诉平台。
数据时间范围为2021年1月至2021年12月，共计12个月。
2. 数据分析方法（1）描述性统计分析：对投诉数据的基本情况进行统计，包括投诉类型、投诉渠道、投诉地域等。
（2）关联性分析：分析投诉原因与投诉类型、投诉渠道、投诉地域之间的关联性。
（3）趋势分析：分析投诉数量、投诉类型、投诉渠道等随时间变化的趋势。
（4）聚类分析：将投诉原因进行分类，以便更好地了解投诉特点。
三、数据分析结果1. 投诉类型分析根据投诉类型，将投诉分为以下几类：（1）商品质量投诉：占比37.5%，主要涉及商品存在质量问题、假冒伪劣商品等。
（2）物流问题投诉：占比25%，主要涉及物流速度慢、物流损坏、物流丢失等。
（3）售后服务投诉：占比20%，主要涉及售后服务态度差、售后服务不及时等。
（4）其他投诉：占比17.5%，包括虚假宣传、虚假优惠、诈骗等。
2. 投诉渠道分析根据投诉渠道，将投诉分为以下几类：（1）客服电话：占比40%，消费者通过客服电话进行投诉。
（2）在线客服：占比30%，消费者通过在线客服进行投诉。
（3）投诉平台：占比20%，消费者通过第三方投诉平台进行投诉。
（4）其他渠道：占比10%，包括社交媒体、线下门店等。
3. 投诉地域分析根据投诉地域，将投诉分为以下几类：（1）一线城市：占比30%，主要涉及商品质量、物流问题等。
（2）二线城市：占比40%，主要涉及售后服务、商品质量等。
（3）三线城市及以下：占比30%，主要涉及物流问题、商品质量等。
一种基于大数据的案件信息智能分析系统
一种基于大数据的案件信息智能分析系统陆万万【摘要】针对现在社会上层出不穷的新型作案手法,以及随着年限的增加,越来越多的案件给法院判决带来很多挑战.以上海市第一中级人民法院为例,讲解一种基于大数据的案件信息智能分析系统.该系统作为一种参考系统用来辅助法院进行判决.系统将数据分析和数据挖掘结合在一起,整合法院内的所有文书和条款以及各大城市不同案例判决的法院文书等.通过不断吸收法院内所有用户的调研经验,可以大幅度地提高法院的办案效率.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2018(035)009【总页数】4页(P153-156)【关键词】大数据分析;数据挖掘;案件信息分析【作者】陆万万【作者单位】上海计算机软件技术开发中心上海201100【正文语种】中文【中图分类】TP30 引言目前随着计算机科学技术的快速发展，云计算和大数据计算也在飞速地发展，并且在各种行业中都得到了充分的应用。
大数据技术主要表现在大数据分析及挖掘技术两个方面，应用这两种技术可以解决一些复杂的应用场景。
本文以上海市第一中级人民法院为例，提出并自主设计了一套完整的基于大数据的案件信息智能分析系统[1]。
这种案件信息智能分析系统作为辅助法院判决的参考系统，基于“统一整合，智能分析”的原则进行设计和开发。
智能分析系统需要采集和充分整合法院内所有相关的裁判文书，以及部分大城市的法院裁判文书和最高法院、最高检察院的精选案例、指导性案例数据，对文本数据进行相应的分析和处理，对文本内容信息进行结构化的处理，并且构建出整套的搜索引擎及文本数据分析体系，供法院用户通过不同的查询条件检索文书、分析文书，大幅度地提高法院的办事效率，积累办案经验，有助于达到高效协同调研的目的[2]。
与此同时，智能分析系统还将不断地吸收法院内所有用户的调研经验，为将来推进法院裁判文书进一步智能化解析体系的建设打下坚实基础。
1 项目总体背景和意义本文建立的案件信息智能分析系统以上海第一中级人民法院为例，通过收集现有的裁判文书信息、电子卷宗信息、庭审录像信息等数据作为基础的数据[3]。
客户投诉数据挖掘解决方案
客户投诉数据挖掘解决方案近年来，随着互联网的普及和科技的快速发展，企业面临了沉重的客户投诉压力。
针对这个问题，数据挖掘解决方案应运而生。
本文将为您介绍一种高效的客户投诉数据挖掘解决方案，帮助企业实时捕捉客户反馈信息，并提供及时有效的解决方案。
一、解决方案的背景和意义客户投诉对企业经营和品牌形象有着直接的影响。
然而，传统的投诉处理方式往往效率低下，不能及时发现和解决问题，给企业带来严重的损失。
数据挖掘技术在此背景下应运而生，通过挖掘和分析大量的客户投诉数据，能够帮助企业实时了解客户需求、发现问题，并提供有效的改进措施，提高客户满意度和品牌形象。
二、数据挖掘解决方案的流程1. 数据收集与整理首先，为了得到准确的数据挖掘结果，需要收集和整理客户投诉信息。
可以通过企业内部的投诉系统、客服中心等渠道获取客户投诉数据。
同时，还可以收集来自互联网、社交媒体等外部渠道的投诉信息，以获得更全面的数据样本。
2. 数据预处理在数据挖掘之前，需要对收集到的数据进行预处理。
这包括数据清洗、去除噪声、处理缺失值等操作，以确保挖掘的数据质量和准确性。
预处理还可以包括对数据进行标记、分组和归类，为后续的分析和建模做准备。
3. 数据挖掘技术应用在数据预处理完成后，可以利用各种数据挖掘算法和技术进行实际的分析和建模工作。
常用的数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、分类与预测、文本挖掘等。
通过这些技术的应用，可以深入挖掘客户投诉数据背后的意义，发现客户投诉的原因和规律。
4. 结果解读与改进措施在数据挖掘的结果解读阶段，需要将挖掘结果与业务实际相结合，深入分析客户投诉的原因和解决方案。
同时，根据数据挖掘的结果，可以制定一系列的改进措施，提高产品品质、完善客户服务流程，并及时响应客户的反馈和投诉，以提高客户满意度和忠诚度。
三、解决方案的优势客户投诉数据挖掘解决方案具有以下几个优势：1.高效性：通过数据挖掘技术，可以实时捕捉客户投诉信息，帮助企业及时发现问题和需求变化，从而采取相应措施，缩短问题解决的周期。
基于大数据的用户行为分析系统
基于大数据的用户行为分析系统摘要：随着互联网的日益普及，网民每天的网络行为带来了网络数据的爆炸式增长。
网络用户行为数据中蕴含着大量有价值、有意义的信息，网络用户行为分析系统通过对这些数据进行统计、分析，结果通过前台直观的报表展示，并进行智能推荐。
一方面可以帮助营销商从中发现用户使用产品的规律，并将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合，优化用户体验、实现更精细化和精准的运营与营销，让产品获得更好的增长。
另一方面还可以应用于公安部门兼顾打击罪犯、获取证据、提前管控、缩小影响范围从而保护人民、不阻碍互联网的正常发展轨迹。
关键词：互联网;大数据;用户行为分析一、绪论随着科学技术的飞速发展和社会经济水平的不断进步，互联网规模迅速膨胀，网络流量、用户规模等互联网组成部分快速增长。
根据《第33次中国互联网络发展状况统计报告》中的数据统计，截止2013年12月底，中国网民规模已达到6.18亿，互联网普及率为45.8%。
这充分说明了互联网已经逐渐成为人类生活、学习所依赖的一部分。
网民每天的网络行为带来了网络用户行为数据的爆炸式增长，网络用户行为数据中蕴含着大量有价值、有意义的信息，通过对用户行为日志进行统计、分析，结果通过前台直观的报表展示，可以帮助营销商大致掌握用户的喜好，从中发现用户使用产品的规律，将这些规律与网站的营销策略、产品功能、运营策略相结合，对用户进行智能推荐，以优化用户体验、实现更精细化和精准的运营与营销，让产品获得更好的增长。
此外，可以通过数据分析来预测用户的行为倾向，为有关部门对网络舆论进行合理的监控和干预提供了理论依据，还可以帮助公安部门针对犯罪嫌疑人进行网络行为监控等。
二、用户行为分析系统架构设计（1）数据采集层。
使用传统的JS为网站定制埋点方案以采集数据，经过Flume日志收集系统进行高可用、高可靠、分布式的海量日志监听和采集。
根据其业务需求可在任意地点任意场景进行数据采集，通过植入多段代码，追踪用户在每个界面上的系列行为，采集到用户的全量行为。
基于深度学习的智能投诉处理与客户满意度分析系统开发
基于深度学习的智能投诉处理与客户满意度分析系统开发智能投诉处理与客户满意度分析系统：基于深度学习的创新解决方案摘要：智能投诉处理和客户满意度分析系统是一种利用深度学习技术的创新解决方案。
本文将探讨该系统的开发与工作原理，包括数据收集和预处理、建立深度学习模型、投诉分类和情感分析，以及最终的客户满意度评估。
通过该系统，企业可以快速、准确地处理投诉，并分析客户的满意度，为业务改进和决策提供依据。
1. 引言客户投诉对企业业务运营和声誉有重要影响。
然而，传统的投诉处理往往需要大量人工参与，效率较低且易出错。
为了提高投诉处理的效率和准确性，发展一种基于深度学习的智能投诉处理与客户满意度分析系统势在必行。
2. 数据收集和预处理系统需要收集大量的投诉数据作为训练和测试样本。
数据可以来自各种渠道，如电话、邮件和社交媒体。
然后，对数据进行预处理，包括去除噪声、标准化和分词等。
分词是将文本分解为单词或短语的过程，它是深度学习模型中的关键预处理步骤。
3. 建立深度学习模型建立一个有效的深度学习模型是该系统的核心。
模型可以采用卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）或长短期记忆（LSTM）等。
这些模型在自然语言处理任务中取得了显著的成功。
模型训练的目标是根据投诉内容对其进行分类和情感分析。
4. 投诉分类根据投诉的内容，将其划分到不同的类别中。
这些类别可以包括产品质量、客户服务、物流配送等。
深度学习模型可以通过学习大量样本，自动识别和分类不同类型的投诉。
分类结果可以帮助企业发现投诉的主要问题，并及时采取措施进行改进。
5. 情感分析除了对投诉进行分类，深度学习模型还可以分析投诉中所包含的情感信息，如积极或消极情绪。
这种情感分析可以帮助企业了解客户的情绪变化，进一步改善客户满意度。
例如，如果大量投诉中都包含消极情绪，企业可以通过改进产品或服务来提升客户满意度。
6. 客户满意度评估通过对投诉的分类和情感分析，系统可以对客户满意度进行评估。
如何利用数据分析解决客户投诉问题
如何利用数据分析解决客户投诉问题随着企业竞争的加剧，客户投诉成为了每家企业都面临的一项重要问题。
有效解决客户投诉不仅能提升企业形象，还能增加客户忠诚度。
而通过数据分析，企业可以更加准确地了解客户的需求和投诉原因，从而采取有针对性的措施来解决问题。
本文将介绍如何利用数据分析来解决客户投诉问题，并提供一些实际案例进行说明。
一、收集客户投诉数据首先，企业需要建立一个系统化的客户投诉数据收集机制。
在客户投诉时，要求客户提供详细的投诉信息，并记录投诉的时间、地点、产品或服务的相关信息等。
此外，通过电话、邮件、社交媒体等渠道主动收集客户投诉信息也是非常重要的。
收集到的投诉数据应存储在一个专门的数据库中，方便分析和查询。
二、数据清洗和整理收集到的客户投诉数据往往包含大量的噪声和冗余信息，需要进行数据清洗和整理。
数据清洗是指对数据进行过滤和修正，去除重复数据、异常数据和不完整的数据。
数据整理是指对数据进行归类和整合，将不同渠道和来源的数据进行统一编码和命名，以便后续分析。
三、分析投诉原因在清洗和整理好数据之后，就可以利用数据分析方法来识别客户投诉的原因。
可以通过统计分析、机器学习和文本挖掘等技术对投诉数据进行处理。
一方面，通过对投诉数据的统计分析，可以获得投诉的频次、时间分布、产品或服务的分类等信息，帮助企业了解客户投诉的整体情况。
另一方面，机器学习和文本挖掘技术可以帮助企业从大量的文本数据中提取关键词和主题，深入挖掘客户投诉的根本原因。
四、制定解决方案通过数据分析，企业已经了解到客户投诉的原因和影响因素，接下来就可以制定相应的解决方案。
解决方案可以分为两个层面：一是针对具体投诉事件的解决方案，通过调整产品或服务的设计、提升员工培训水平、改善客户服务等方式来解决问题；二是针对投诉事件的普遍原因的解决方案，通过改进产品或服务的整体设计、加强品质管理、优化供应链等方式来预防和减少投诉事件的发生。
五、评估效果和持续改进制定解决方案并不是一劳永逸的，企业需要对实施的效果进行评估，并不断进行改进。
利用人工智能技术实现智能投诉系统
利用人工智能技术实现智能投诉系统第一章智能投诉系统的概述在当今信息化时代，人们的投诉意见和消费反馈已成为企业经营的重要依据。
然而，传统的投诉处理方式存在着反应慢、信息资料的丢失以及人力成本高等问题。
针对这些问题，利用人工智能技术实现智能投诉系统具有其独特优势。
智能投诉系统是一种基于人工智能技术的自动投诉处理系统，它主要通过语音识别、自然语言处理和情感分析等技术手段，分析并解决消费者的投诉问题，从而提高投诉的处理速度和效率、减少公司人力成本。
第二章人工智能技术在智能投诉系统中的应用2.1 语音识别技术语音识别技术是一种通过计算机对声音进行分析和处理的技术。
在智能投诉系统中，语音识别技术可以将消费者的语音信号自动转化为文本，并对其进行情感分析。
通过这种技术手段，可以实现对大量消费者投诉信息的自动处理，提高处理效率和质量。
2.2 自然语言处理技术自然语言处理技术可以将自然语言转化为计算机可读的形式，并对其进行分析、处理、转换等操作。
在智能投诉系统中，自然语言处理技术可以对消费者投诉信息进行实时分析，了解消费者的投诉意见和情感，以便针对性地进行处理和解决。
2.3 情感分析技术情感分析技术是一种基于自然语言处理技术的情感判断和分析技术，可以对文本中的情感倾向进行判断和分析。
在智能投诉系统中，情感分析技术可以对消费者的投诉信息进行分析，判断其情感倾向，以便更好地解决消费者的问题。
第三章智能投诉系统的设计与实现3.1 系统架构设计智能投诉系统的系统架构主要由数据采集、数据处理、数据分析和决策处理等组成。
其中，数据采集主要通过语音识别技术自动获取消费者的投诉信息；数据处理主要通过自然语言处理技术进行文本处理和情感分析；数据分析主要对情感分析结果进行归纳和总结；决策处理主要针对不同类型的投诉信息进行分类处理，制定具体的解决方案。
3.2 技术实现细节智能投诉系统的技术实现主要包括语音识别、自然语言处理和情感分析三大技术模块。
基于人工智能的智能投诉处理系统研究
基于人工智能的智能投诉处理系统研究在日常生活中，我们常常需要通过投诉来解决一些问题，如消费者投诉商品质量问题、用户投诉网上购物平台的服务等。
然而，投诉处理一直是一个比较繁琐的过程，需要耗费大量的时间和精力。
为了提升投诉处理效率，人工智能技术被引入到了投诉处理领域中。
一、智能投诉处理系统的概念智能投诉处理系统是基于人工智能技术的投诉处理系统，它可以自动化地完成投诉处理过程中的分析、判断和回复等多个环节，极大地提升了投诉处理的效率和准确度。
二、智能投诉处理系统的工作原理智能投诉处理系统的工作原理是基于自然语言处理技术、文本挖掘技术和机器学习技术来实现的。
具体来说，智能投诉处理系统需要对投诉文本进行分词、词性标注、命名实体识别等预处理工作，然后使用机器学习算法对投诉内容进行情感分析、主题识别等操作，最后根据处理结果进行回复或转交相关人员处理。
三、智能投诉处理系统的优势相比传统的投诉处理方式，智能投诉处理系统具有以下优势：1.自动化处理：智能投诉处理系统能够自动完成投诉处理的多个环节，节省了人力和时间成本。
2.高效性：智能投诉处理系统能够快速地处理大量的投诉，缩短了处理时间，提高了处理效率。
3.准确度：由于智能投诉处理系统使用机器学习算法进行处理，因此可以大幅度提高处理准确度，减少误判和漏判的情况。
4.可靠性：智能投诉处理系统简化了处理流程，减少了人为因素的干扰，提高了处理结果的可靠性。
四、智能投诉处理系统的应用场景1.电商平台及电商企业：智能投诉处理系统可以帮助电商企业快速地处理消费者的投诉，加强对消费者的服务。
2.金融行业：智能投诉处理系统可以帮助金融机构处理用户的各类质量投诉，提升用户的信任度。
3.政府部门：智能投诉处理系统可以帮助政府部门处理民众的投诉，维护社会稳定。
五、智能投诉处理系统发展趋势当前，随着人工智能技术的快速发展，智能投诉处理系统将面临更多的前景和挑战。
未来，智能投诉处理系统将会更加精准地处理各类投诉，实现真正的智能处理。
基于大数据技术的智能农业管理系统设计与实现
基于大数据技术的智能农业管理系统设计与实现智能农业管理系统是基于大数据技术的一种创新解决方案，能够提供有效的农业决策支持和精细化管理。
随着科技的快速发展，大数据技术的应用已经逐渐渗透进各行各业，农业领域也不例外。
本文将介绍基于大数据技术的智能农业管理系统的设计与实现。
一、系统设计1. 系统架构设计智能农业管理系统主要由数据采集子系统、数据存储与处理子系统、数据分析与决策子系统以及用户界面子系统组成。
数据采集子系统主要负责采集各类传感器和设备产生的数据，比如土壤温度湿度传感器、气象站、水质监测设备等。
采集的数据包括农作物生长环境参数、气象数据、水质数据等。
数据存储与处理子系统负责对采集到的数据进行实时存储和处理。
采用分布式数据库和大数据处理平台，实现海量数据的高效存储和处理。
数据分析与决策子系统利用大数据分析算法对采集到的数据进行深入挖掘和分析，提取有价值的信息。
根据分析结果，系统能够进行精准的农业决策，如灌溉调度、施肥建议等。
用户界面子系统是系统与用户交互的接口，提供友好的界面供用户使用。
用户能够通过界面查看农作物生长情况、气象数据、水质数据等，并进行相关决策和操作。
2. 数据采集与传输一方面，通过传感器和设备采集农业生产过程中的各类数据，包括气象数据、土壤数据、水质数据等。
这些数据通过物联网技术进行传输，保证数据的实时性和准确性。
另一方面，结合农业专家的知识和经验，将人工采集的数据融入到系统中，以提升分析和决策的准确性。
3. 数据存储与处理采用分布式数据库和大数据处理平台实现数据的存储和处理。
分布式数据库能够满足海量数据的高效存储需求，保证系统的稳定性和可靠性。
大数据处理平台具备高效、可扩展、容错性等特点，能够对数据进行实时处理和分析。
在数据存储方面，可以采用Hadoop、HBase等开源软件来构建分布式存储系统。
在数据处理方面，可以利用Spark、Storm等实时计算平台进行高效的数据分析和决策计算。
AI技术在智能决策支持中的应用案例分析
AI技术在智能决策支持中的应用案例分析引言：近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的迅速发展，为各行各业带来了新的机遇和挑战。
在管理决策领域，AI技术也正日益扮演着重要的角色。
本文将以案例分析的方式，探讨AI技术在智能决策支持中的应用，并总结这些应用案例对提升决策效率和质量所起到的积极作用。
一、基于大数据的销售预测模型销售预测是企业决策中至关重要的环节之一。
过去，依靠经验判断和简单数据统计方法进行销售预测存在主观性强、精度低等问题。
然而，随着大数据时代的到来，企业可以利用AI技术构建基于大数据的销售预测模型，以提高预测准确度。
例如，某电商平台利用AI技术将用户历史购物记录、搜索记录、点击行为等数据进行深度学习处理并建立模型，在此基础上能够实现个性化推荐和精准营销。
这使得平台可以根据用户特征和行为习惯，精细化地预测用户的购买需求，并采取相应的促销策略。
通过AI技术支持的销售预测模型，该电商平台成功提高了销售额和用户满意度。
二、基于自然语言处理的舆情分析系统舆情监测与分析对企业决策具有重要价值。
过去，企业常采用人工阅读新闻与社交媒体上大量涉及到企业或其产品的信息来获取对外部环境变动的理解。
然而，由于海量信息无法实时读取和分析，这种方式不仅效率低下，还存在着主观判断带来的误差。
一个典型案例是某金融机构面临舆情危机时采用AI技术进行了快速反应。
该机构建立了一个舆情分析系统，利用自然语言处理技术实现对新闻、微博、论坛等海量社会媒体数据的自动感知和分析，在第一时间捕捉到负面事件并及时采取措施。
通过AI支持的舆情监测与分析系统，该金融机构成功控制了声誉风险，并避免进一步损失。
三、基于图像识别的缺陷检测系统在制造业领域，保证产品质量对于企业的可持续发展至关重要。
传统的缺陷检测方法依赖于人工目视检查，无法满足高效生产和准确性要求。
AI技术中的图像识别技术为解决这一难题提供了新的思路。
利用大数据分析企业投诉处理的方法研究
利用大数据分析企业投诉处理的方法研究随着互联网和智能手机的普及，人们对商品和服务的要求越来越高，消费者投诉也日益普遍。
因此，企业需要灵活应对消费者的投诉，关注消费者的需求，保持高水准的服务质量才能生存和发展。
大数据分析可以帮助企业更好地应对消费者投诉，提高服务质量。
一、大数据如何帮助企业处理投诉1.1 查找投诉原因消费者投诉的原因是多种多样的。
有些投诉是因为产品质量有问题，有些是因为售后服务不好，还有一些是因为物流配送问题。
如果企业能够通过大数据分析找到投诉的原因，就可以解决问题的根源，从而提高整体服务质量，减少投诉数量。
通过对消费者投诉的分析，企业可以了解消费者对产品和服务的需求和期望。
例如，在电子商务平台中，消费者最常投诉的问题是售后服务，如延迟发货、售后退货等。
如果企业了解用户投诉的痛点，优化售后服务质量，可以减少投诉数量，提高消费者满意度。
1.2 对投诉进行分类通过对投诉进行分类，企业可以识别最常见的投诉类型，并寻找解决问题的方案。
在处理投诉时，企业可以结合历史数据和现实情况，对投诉进行分类，并制定相应的解决方案。
例如，当一家酒店发现近期的投诉中，70%的投诉是关于客房卫生的，那么，酒店可以通过增加清洁人员、加强清洁监管等措施，来改善客房环境卫生，减少投诉数量。
1.3 掌握消费者需求企业需要精确掌握消费者的需求，以便更好地服务消费者。
通过分析消费者对商品和服务的评价、投诉和反馈，企业可以了解消费者的需求和期望。
这样，企业可以针对消费者需求和期望设计符合市场的产品和服务，并在客户服务上进行相应的调整。
例如，汽车企业可以根据消费者对投诉的分析，了解消费者最关心的方面，并加强相应的服务。
如果消费者投诉大多是关注汽车维修问题，那么，汽车企业可以增加维修人员，提高维修质量，减少消费者投诉数量，提高消费者满意度。
二、大数据分析企业投诉处理的方法2.1 数据采集企业需要收集、整理和存储大量的数据，包括消费者关于商品和服务的评价和反馈、投诉和建议以及其他相关数据。
在线投诉处理系统的设计与优化
在线投诉处理系统的设计与优化近年来，随着互联网技术的飞速发展和人们生活方式的改变，越来越多的企业和组织开始将业务转移到了线上。
其中，投诉处理系统也逐渐成为了各种企业和组织不可或缺的一部分。
在线投诉处理系统的出现，为顾客提供了更加方便快捷的投诉和反馈渠道，同时也极大地提升了企业和组织的服务质量和效率。
然而，随着在线投诉处理系统的普及，一些问题也开始浮现。
比如，系统的反馈速度不稳定，部分投诉无法及时得到回复；系统设计不够人性化，顾客投诉时难以准确表达问题等等。
如何优化在线投诉处理系统，提升其效率和用户体验，成为了各个企业和组织急需解决的问题之一。
一、系统反馈速度优化在线投诉处理系统通常是由人员和计算机程序来共同完成的。
即用户提交投诉后，系统自动向相应的工作人员发送邮件或短信提醒，工作人员则根据用户的问题状态进行处理和回复。
然而，这个过程中存在着诸多不稳定因素，例如服务器宕机、人员繁忙、系统故障等等，这些原因都可能导致系统反馈速度的波动。
如何缓解这一问题？一个可行的方法是引入机器人自动回复。
机器人可以对一些常见的问题进行自动处理，而对于一些涉及到技术难度或需要人工处理的问题，则转交给人员处理。
这样一来，系统反馈速度就可以得到有效的提升，同时也降低了工作人员的工作压力，提升了整个处理系统的效率。
二、用户体验及时反馈优化在线投诉处理系统的存在，主要是为了提供更加及时、方便的投诉和反馈渠道，因此，对于用户体验的优化是至关重要的。
一些不良的用户体验，会让顾客对系统的理解产生偏差，也会影响到整个处理体系的流畅度。
针对这一问题，可以考虑引入满意度调查。
在处理完用户投诉并回复后，系统可以主动向用户发送满意度调查表，以了解用户对系统服务的满意度。
通过满意度调查，企业可以及时听取用户反馈，通过引入满意度评价来调整和优化内部的工作流程，从而更好地满足用户需求。
另外，如果用户在进行投诉时无法清楚表达问题，系统可以通过多元化的表单设计和多媒体技术引导，来提高表单填写的准确性，例如让用户通过图示、音频或视频等方式来表达自己的问题。
默默耕耘守初心甘于奉献砥砺行—记中国智能财务专家
默默耕耘守初心甘于奉献砥砺行—记中国智能财务专家在数字化浪潮下，财务管理领域发生了翻天覆地的变化，如何促使财务管理由传统职能向业务前端融合，实现企业业务、财务和税务一体化发展，已经成为行业转型的重点。
睦邻企业管理服务（北京）有限公司财务专业管理邹莉女士对此表示：数字经济时代，财务的职能边界不断拓宽，监控力度不断加强化，过去以事后核算、控制和记录为主的财务工作，由于缺乏事前参与筹划和事中过程监控，不仅在数据更新方面存在一定的滞后性，而且与企业业务严重脱节，这样会导致各个职能部门数据获取不全面、不及时、不畅通，从而造成财务资源匹配无法跟上业务行为的变化。
因此，企业要运用科技手段提升财务管理效能，只有这样才能推动财务管理向规范化、数字化和现代化方向发展。
邹莉女士本科毕业于中南财经政法大学会计学专业，该学校成立于1948年，是国家“211工程”和“985工程优势学科创新平台”重点建设高校，也是国家“双一流”建设高校，被誉为中国财经法制的“摇篮”。
学校专业的学科教育使邹莉体会到了财务的魅力，也让她深刻了解到想要成为一个杰出的财务人不但要拥有扎实的专业技能，更要拥有出色的分析问题、解决问题的能力。
为此，在学校期间，邹莉不仅严格要求自己，认真对待每一次课堂学习和社会实践，并通过扎实学习《会计学》、《财务管理》、《战略与风险管理》、《财务报表分析》等相关课程，全面、系统地掌握了财务专业所必须的基本理论、技能和方法。
还结合专业特点及工作实际，培养自己使用计算机进行学习、思考的习惯，学会利用计算机分析问题、解决问题的能力，不断提高计算机应用能力和应用水平。
得益于在中南财经政法大学打下的坚实基础，毕业后的邹莉女士在职场中扶摇直上，成为各大企业中能够独当一面的财务“掌门人”。
从北京触控爱普科技有限公司财务主管，到北京趣拿软件科技有限公司财务经理，再到北京启萌教育科技有限公司财务FVP、睦邻企业管理服务（北京）有限公司财务专业管理，十多年的职场历练和业务积淀，让邹莉女士在财务管理、风险控制、审计监察、资本投资、会计核算等领域积累了丰富的实战经验，也让她实现了从基层财务工作者到企业高级管理者的历史性跨越。
基于大数据分析的用户投诉问题定位及预警分析体系研究
基于大数据分析的用户投诉问题定位及预警分析体系研究王剑;王海鹏;程新洲;张兴伟;高洁;宋春涛;成晨
【期刊名称】《邮电设计技术》
【年(卷),期】2024()5
【摘要】提出一种针对用户投诉的方法论体系。
以网络类投诉处理为切入点,重点梳理了从一线客服到网络运营工作中诉前、诉中、诉后等环节的痛点和堵点问题,利用知识图谱、NLP、大数据等技术手段,实现用户投诉的前置预警和处理效率的大幅提升。
【总页数】6页(P31-36)
【作者】王剑;王海鹏;程新洲;张兴伟;高洁;宋春涛;成晨
【作者单位】中国联通宁夏分公司;中国联通研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TN919
【相关文献】
1.基于业务数据分析的供电企业投诉风险预警防控管理体系实践研究
2.基于信令分析的4G用户感知评估及问题定位方法研究
3.基于大数据分析的高职院校学习预警指标体系和干预标准研究
4.基于大数据分析的5G投诉预警模型研究与实践
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prd的数据描述
prd的数据描述PRD数据描述：用户画像分析系统一、引言用户画像分析系统是一种基于大数据和人工智能技术的用户行为分析工具，通过对用户在网络平台上的行为数据进行收集、清洗和分析，可以准确把握用户的兴趣、需求、行为习惯等信息，为企业提供精准的用户画像，帮助企业进行精细化运营和个性化推荐。
二、数据收集与清洗用户画像分析系统通过接入各种网络平台的数据接口，实时收集用户的行为数据，包括浏览记录、搜索记录、点击记录、购买记录等。
对于海量的原始数据，系统会进行数据清洗，去除重复数据、异常数据和缺失数据，确保数据的准确性和完整性。
三、用户标签建模用户画像分析系统通过对用户行为数据的挖掘和分析，可以构建用户的标签模型。
标签模型是根据用户的行为特征和兴趣偏好，将用户分为不同的群体，并为每个群体打上相应的标签。
标签可以包括年龄、性别、地域、职业、兴趣爱好等维度，可以帮助企业更加精准地了解用户的特征和需求。
四、用户画像分析用户画像分析是用户画像分析系统的核心功能，通过对用户行为数据的深度挖掘和分析，可以得出用户的画像信息。
用户画像信息包括用户的基本信息、兴趣偏好、购买能力、消费习惯等。
用户画像分析可以帮助企业了解用户的需求，精准推荐产品和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
五、精细化运营用户画像分析系统可以为企业提供精细化运营的支持。
通过对用户画像的分析，企业可以针对不同的用户群体制定个性化的运营策略，包括推荐产品、定制优惠活动、个性化营销等。
精细化运营可以提高用户的参与度和转化率，增加企业的销售额和利润。
六、个性化推荐用户画像分析系统可以根据用户的画像信息，为用户提供个性化的推荐服务。
通过分析用户的兴趣偏好和行为习惯，系统可以推荐用户可能感兴趣的产品和内容，提高用户的使用体验和满意度。
个性化推荐可以帮助企业提高产品的曝光度和销售量。
七、隐私保护用户画像分析系统在数据收集和使用过程中，要严格遵守相关的隐私保护法律法规，确保用户的个人信息安全和隐私不被泄露。
管理系统技术方案
管理系统技术方案摘要：管理系统是指为了提高企业管理效率和实现信息化管理而建立的一个集成化的管理平台，通过引入先进的技术手段和管理方法，对企业内部的各个环节进行全面的监控和控制。
本文将介绍一种基于云计算和大数据技术的管理系统技术方案，该方案可以帮助企业实现精细化管理、优化决策和提高效率。
1. 引言随着信息技术的快速发展，越来越多的企业开始重视如何通过科技手段来提升管理效率和管理水平。
传统的管理手段已经难以满足日益复杂的商业环境和管理需求，因此，建立一个集成化的管理系统成为许多企业的追求目标。
2. 系统架构基于云计算和大数据技术的管理系统主要包括前端界面、后台服务、云平台和数据分析模块。
前端界面提供给用户进行数据输入、查询和展示的界面；后台服务负责数据的存储、计算和交互；云平台提供了弹性的计算和存储资源；数据分析模块通过对数据进行分析和挖掘，为决策提供支持。
3. 技术特点3.1 云计算技术云计算技术可以提供弹性计算和存储资源，实现按需扩容和灵活配置，大大降低了企业的IT成本。
同时，云计算技术还能提供高可用性和可靠性的服务，确保系统的稳定运行。
3.2 大数据技术大数据技术可以帮助企业对海量的数据进行快速处理和分析，发现其中的规律和价值。
通过对数据的深度挖掘，企业可以更好地了解自身的运营状况和市场趋势，从而做出更准确的决策。
4. 功能模块4.1 数据采集与存储管理系统通过采集各个环节的数据，并将其存储在云平台上，以便后续的分析和挖掘。
数据采集可以通过传感器、RFID等技术手段来完成，保证数据的准确性和实时性。
4.2 数据分析与挖掘管理系统利用大数据技术对采集到的数据进行分析和挖掘，以发现其中的规律和价值。
通过机器学习、数据挖掘等技术手段，可以从海量的数据中挖掘出有用的信息，为管理者提供决策依据。
4.3 决策支持与优化管理系统通过对数据的分析和挖掘，为决策提供支持。
通过模型的建立和优化，可以帮助企业实现精细化管理和优化决策。
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目前 ，已经建设 了专 门针对投诉 的管理平 台。但随着精 细化管理和投诉前移 的要求逐 步提 高，当前业 务流程存在 以
下 问题 ：
（ １ ） 缺 少对县市、 区域粒度 的投诉 分析 。
（ ２ ） 缺少对干扰、 建站 、 故障等不 同类型的投诉模型化分析。
（ ３ ） 对 未 解 决 站 点 的故 障 可 能 会 引起 的投 诉 量 无法 进 行 提 前预测 。
的 目的 。
（ ４ ） 投诉情况无法为后期 的建站等工作提供 参考依据。 （ ５ ） 对不 同投诉分类固化热 区的指标变化情况缺乏多维度
监控手段 。
基于此 ， 需要对投诉数据进行快速实 时的处理 ， 建立完善
的客 户 感 知 ， 提供给投诉管理人 员， 使 其 能 够 根 据 投 诉 数 据 指 导 一 线 人 员处 理 投 诉 问题 ， 对于投诉 的区域与人员进行管理， 关 注 重 点 区域 ， 加快 处理时间 ， 提升工作效率 ， 减 少 重 复 问题
０ 引 言
降低用户 投诉 万户 比、 提升客户 满意度 ， 一直 是企业 改 善 企业 与用户 关系 、 提升 企业形 象的重要 举措 。改善网络质 量 落实ｌ ！ Ｉ ￣ Ｉ Ｉ 快故障 处理速度和减 少弱覆盖 区域两个方 面上 ，
在 手段上 ， 除 了主动监控 外 ， 客 户 投 诉 也 是 帮 助 我 们 探 知 网
（ ３ ）数据分析支， 提升网络质量 。我们将实现定位投诉热
点， 结合测 试 、 性能数 据关联分 析 ， 实现快速 定位． ＞ 分析－ ＞ 诊 断． ＞ 解 决网 络 问题 。 以用户投 诉作为 网络优 化测 试指 导方 向， 以被 动方 式带动主 动测试主动 优化 ， 达到提 升 网络 质量
诉Ｔ ＯＰ地点 ； 通过 自动分析 Ｔ ＯＰ集 中投诉 ， 提供投诉原因分 析功能 ， 减 免每 天上报投诉 原因分 析的环节 。 （ ２ ） 对 投诉处 理单位 的指标做到 了实时统计 ， 支撑地 市 公 司 的 相 关 的 投 诉 处 理 工 作 。 我 们 将 投 诉 处 理 单 位 提 供 专 题分析 ， 根据实 时计算 出区分公 司的各项指 标， 供 区公 司实 时 掌握 指标情 况 ， 调整 工作的方 向和力度 ， 减少 区公司 行动
（ ４ ） 加快响应度和反馈提高用户满意度。建 及 时 向 用 户 反 馈 问题 处 理 进 展 ， 以 投 诉 点 带 动 对 覆 盖 区 域 进 行 问题 排 查 ， 提升 用户感知 ， 提 高 用 户 满 意度 。
的发生 ， 从而达 到压减 投诉总量， 提升客户满意率 ， 改善客户 体验 ， 围绕客户导 向建设投诉处 理平 台的 目的。
支撑 。
关键词 ： 投 诉万 户比； 大数 据 ； 投诉预测 ； 专题 ； 热点 中图分类号 ： Ｆ ０ ６ ２ 文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ３ ． １ １ ３ １ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ９ ． ０ ２ ４ ９ ． ０ ２ 采 用现代 计算机信 息技术、先进 可靠 的系统平 台和稳定高效 的应 用软件， 建 立通 讯功能强、 操作 界面 直观方便 ， 通过 围绕
精细 分析、 预警前期、 投诉 模型、 标准 流程 的四大核 心思想进 行系统的建设， 来优化投诉处理工作 。
可视 化投诉管理平台的应用，建立了完善 的投诉处 理落 地机制， 降低客户投诉 ， 提升客户满意度， 支撑网优工作开展 ，
提升网络质量：
络 质量 缺 陷的一 个重要 手段 。每 天都会 有各种 各样 的客 户
投诉产 生 ， 要 求 相 关 的 部 门在 一 定 的 时 限 内处 理 回复 客 户 ，
但 是仅仅 处理好这 些投诉是 不够 的 ， 需要透 过大量 的投 诉数 据去 寻找共 同的原 因， 从而寻求 降低投 诉率 ， 提 升网络质 量
的方法 。
（ １ ） 减轻工作量 ， 提高工作效率。 将对海量数据预处理分析 ， 快速各项指标， 关联 前后 台数据分析 ； 多维度检 索定位集 中投
（ １ 湖北移动 网管 中心 ， 湖北 武汉 ４ ３ ０ ０ ２ ３ ； ２ 武汉智远软件有 限责任公 司， 湖 北 武汉 ４ ３ ０ ０ １ ５ ）
摘要 ： 网络投 诉 管理 工 作 中 ， 客服 的后 台投诉 处 理与 运 维的 一线投 诉 处理 和故 障 处理是 两个有 交 叉但相 互独 立 的
（ ５ ） 促进工单闭环跟踪 。 针对频发 的投诉热点建立投诉跟
踪处理 ， 按 问题类型建立跟踪流程， 有效规范各类型的处理环 节， 最后 以督办数据、 投诉 工单对 问题 的解决情况进行 闭环跟
踪。
ｌ基 于的移 动投 诉 精细 化分 析 系统
１ ． １建设 思路 与 目标
在 网络 投 诉支 撑 平 台 基 础 上 ， 对 功能和架构进行扩展 ， 将
工作 ， 导 致投 诉 处理 与故 障 处理 脱节 。基 于大数 据 的投 诉精 细化 分析 系统 里 ， 促进 了投 诉 前期 调研 与后 期现 场 处
理 两个 环节 的统 计 ， 使 得投 诉 工作 形成 了闭环 管理 ， 同时， 通 过 引入 大数 据技 术 ， 实施对 海量投 诉信 息进 行 分析 与 挖掘 ， 实现 了投 诉 的 多维度 管理 、 指标 的精 细 化分 析 、 投 诉预 测等 ， 为企 业的 资 源分 配、 决策制 订等 进行 了很 好 的
２ ０ １ ４年第 ９期
（ 总第 １ ４ １期 ）
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Ｉ ＮＦ ＯＲＭ ＡＴＩ ＯＮ ＆ ＣＯＭ Ｍ ＵＮＩ ＣＡＴ Ｉ ｏＮＳ
２ ０１ ４
（ Ｓ ｕ ｍ ． Ｎ ｏ １ ４ １ ）
一
种 基于大数据 的投诉精 细化分析系统
廖振松 。 叶 杨 ， 刘德好 。 刘余罡