基于日志分析的销售推荐系统的设计与实现
这是一篇关于销售机会,容量预测,推荐系统,B/S模式的论文, 主要内容为随着数据存储技术的快速发展,存储设备生产成本的急剧下降,大容量存储设备逐渐被越来越多的企业应用于保存海量的数据资源,比如电子邮件、技术文档、业务数据等。随着使用时间的增加,存储设备的容量使用率也会随之增大,备份类存储设备尤为明显。EMC公司每年要销售大量的存储产品,其中很大一部分售出的产品是对老客户之前所购买产品的升级或替换。客户在购买存储产品后,通常只有在发现存储设备的容量即将不够的情况下才会购买新机器以扩展或替换原有设备,接着EMC的销售部门需要根据客户设备的具体使用情况为其推荐产品,这样以来,销售部门被动地为客户服务导致给客户的反馈不够及时。另一方面,由于客户众多,销售部门无法人工地追踪每个客户每台机器的使用情况,所以一些潜在的销售机会就很容易被忽视。在计算机技术飞速发展的信息时代,数据的监控、分析及预测工作很大程度上可以被计算机处理,从而大大降低人力成本。为了提高销售部门工作效率,增加公司的销售额及利润,我们设计并研发了销售推荐系统。该系统基于B/S模式,采用MVC三层架构,结合了 Spring MVC、Hibernate等成熟框架,通过对存储设备日志数据的分析,预测设备的用量增长速率,结合相应的产品推荐策略,自动化地为公司销售部门推荐销售机会。销售推荐系统在设计和开发时充分考虑了系统的可扩展性和可移植性,能够支持多种存储产品的用量预测和产品推荐。另外,该销售推荐系统的设计思想同样适用于其他企业,通过计算机分析、预测并最终自动化地生成一些销售机会,为企业带来更多利润。
基于日志分析的销售推荐系统的设计与实现
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