7个研究背景和意义示例,教你写计算机客户需求论文

今天分享的是关于客户需求的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到客户需求等主题,本文能够帮助到你

出口B2C电商平台物流模式的决策研究

这是一篇关于跨境电商,B2C电商平台,物流模式,物流成本,客户需求的论文, 主要内容为由于全球经济环境复苏缓慢,导致外贸市场的疲软。我国出口总规模从2014年开始出现转折,首次出现回落。但在这样的出口颓势下,我国出口电商交易规模却保持着连续的高增长,规模占总出口比例逐年增加。电子商务模式将成为未来外贸出口的主要商业模式。电子商务模式缩短了供应链,提高交易效率和商品流转周期,从而提升了中小型外贸企业收益。不可忽略的事实是虽然互联网技术的普及极大的提高了交易效率,但是完成外贸交易的最后一环物流运输瓶颈也日益凸显并成为了目前出口电商的首要阻碍。本文针对这一现状,发现物流阻碍对于B2C类型的出口电商平台更为明显,因为B2C交易模式面对的是众多零售客户或零售商,意味者需求和订单更加分散,导致了物流成本的居高不下以及客户满意度的低下。所以本文聚焦出口B2C电商平台,研究平台物流模式决策路径。本文采用了定性和定量的研究方法研究出口B2C电商平台的物流模式决策路径。本文首先利用经济学成本分析和利润最大化分析法,采用基于时间为变量的贴现利润最大化函数得出出口B2C电商平台在基于物流成本最小化的物流模式决策路径;再次,构建层次分析决策模型,将物流成本、物流能力和客户需求纳入决策模型中,最终得出了基于上述维度的物流模式决策路径。最后,通过案例分析法从现实案例中分析佐证理论模型。

基于细粒度情感分析的客户需求挖掘研究

这是一篇关于客户需求,多头注意力机制,深度学习,ALBERT的论文, 主要内容为客户的产品需求对企业来说至关重要,该信息对企业产品的迭代创新和制定相关战略起到支撑作用。但传统需求获取方式存在投入成本高、周期长、样本总量少、代表性弱等问题,制约了企业对产品需求的获取,此时电商平台购物日常化带来了新的解决方法。由于该行为是客户自发的,它不具有强迫性,因此在线评论能反映广大客户对产品使用的真实感受和需求。基于此,本文引入了基于数据科学的客户需求挖掘方法,以在线评论文本为信息来源,获取客户对产品的需求。此方法不止节省了预调查、设计问卷、发放跟收集问卷等琐碎流程,更节约了时间,而且获得的文本信息所包含的客户群体更加全面,分析结果也将更加可靠。目前该方向大部分研究主要集中于对评论整体的情感极性进行分析,这不能很好得到客户的需求情况。于是本文在分析之后,选用属性级的文本情感分析方法即细粒度情感分析方法,并针对该方法在已有文本处理技术上进行了创新。主要研究内容如下:(1)通过Python编写的爬虫程序获取了本文需要的数据集,并通过数据清洗、预处理等任务完成数据前期处理任务,再通过TF-IDF算法和人工相结合的方式确定本文所需的产品属性词,为接下来细粒度情感分析任务打好基础。该方法简便、可操作性强,具有领域普适性强等优点。(2)在词向量化处理方面,由于传统的词向量工具不能解决一词多义等问题,因此本文选用2019年提出的ALBERT预训练模型,该模型是在BERT基础上改进,使得模型参数规模大量减少,同时使得训练所用时间大大减少;在细粒度情感分析模型方面,选取Bi-GRU模型和多头注意力机制相结合方式,GRU是LSTM的一个变体,GRU减少了一个门控机制,使得训练时间减少并且还可以构建一个大的网络,多头注意力机制是在注意力机制的基础上进行改进,该模型使得数据中重要的信息得到一个更大的权重,使得模型的实验结果更好。最后在Sem Eval2014数据集上进行实验,通过参数对比实验选取了最优参数值,进行性能对比实验和消融实验进一步验证了本文提出模型的具有很好的效果。(3)通过第三章爬虫技术采集的电商平台冰箱产品评论,并完成一系列数据处理任务后,将该数据用于本文提出的模型进行实验。实验结果再次证实本文模型的实验结果取得较好值,并完成对产品不同属性的属性情感倾向分析。在此基础上,通过多维度挖掘出产品需求,最后给出相应的改进意见。

基于MPP的智能工厂个性化定制系统研究及应用

这是一篇关于大规模个性化生产,智能工厂,客户需求,个性化定制的论文, 主要内容为在经济全球化、市场多样化和产品服务个性化的推动下,大规模个性化生产(Mass Personalization Production,MPP)被“中国智能制造2025”列为五大创新工程之一,被作为重点研究领域向前推进,是21世纪生产模式变革的新趋势,是制造企业发展的新方向。随着信息技术、制造技术和管理技术的不断发展,大规模个性化生产的具体研究内容也在不断地变化与更新。在这种发展形势下,为改善制造企业传统的生产、定制和销售方式,突破区域、时间和技术等因素的限制,实现对定制产品的高效率生产,满足客户对产品日益提高的个性化需求,提高制造企业对市场的竞争力与快速响应能力。论文通过如何使制造企业实现大规模个性化生产的角度着手研究,围绕基于MPP的智能工厂及其个性化定制系统进行了一些探索和研究。首先,从大规模个性化生产模式基础研究出发,探析了生产模式的演变历程,阐述了大规模个性化生产模式的基本内涵,概述了大规模个性化生产模式相比于其他传统生产模式的特征及优势。通过设计链、信息链、制造链和供应链四个方面对大规模个性化生产模式的制约因素进行研究,提出了我国制造企业实现大规模个性化生产模式的所需的能力要求。其次,在以上研究基础上结合“互联网+制造”的概念,提出了一种基于MPP的智能工厂。给出了一个“一个内涵+三个条件+六个目标+八个特征”的基于MPP的智能工厂内涵描述模型,阐释了基于MPP的智能工厂的内涵、特征及目标,提出了基于MPP的智能工厂建设条件;构建了一种包括产品供应链横向集成、产品信息链纵向集成和产品全生命周期端到端集成三个集成和制造联盟层、运营管理层、制造执行层、生产控制层及生产设备层等五层结构的基于MPP的智能工厂总体架构模型,并进一步提出了基于MPP的智能工厂总体架构模型下的信息集成架构和运行体系架构。再次,对基于MPP的智能工厂个性化定制系统实现要素及定制方法展开研究,阐释了基于MPP的智能工厂个性化定制系统的构成要素、目标及功能。通过对客户需求的分类和获取进行系统的研究分析,提出了了匹配客户需求驱动的个性化定制、客户选择需求驱动的个性化定制和基于客户驱动的个性化定制三种定制方法,制定了三种定制方法的定制流程,并对匹配客户需求驱动的个性化定制方法种所需的产品实例检索算法进行了深入研究。最后,设计了基于MPP的智能工厂个性化定制系统总体功能架构,对基于MPP的智能工厂个性化定制系统所需的开发技术进行了研究,并以自行车为实例对系统进行了开发和实现。该系统在B/S结构模式下,采用了ASP+C#+Java Script+CSS+Ajax和SQL Server数据库等技术实现对系统的用户注册、用户登录、订单查询、客户需求发布、个性化定制等功能模块的开发,利用Unity3D游戏引擎实现模块化定制模块的三维交互及预览功能的制作,并通过对定制系统的运行进行测试,对本文提出的技术和方法进行了验证。

汽车道路救援A公司商业模式优化研究

这是一篇关于道路救援,商业模式,商业画布,客户需求的论文, 主要内容为随着车辆拥有者对车辆养护服务的需求不断提高,现有的机动车道路救助公司服务模式相对简单、模式落后,已不能满足日益多元化的社会需求。为使其更好地对不断改变的市场作出反应,在后疫情时代下,汽车救援公司要连接主机厂、经销商、救援机构及汽车用户等价值链中的上下游客户,创建一个综合的救助服务平台,为客户提供更加专业标准、全方位一体化的服务,提高客户的依赖度,从而提高公司自身价值。本文以道路救援A公司为对象,探讨了其商业模式的分析和优化。研究问题主要关注在互联网时代下,中小型道路救援企业如何通过商业模式调整来提升销售业绩、产品价值和扩大用户规模。采取了文献研究法和案例调查法,研究过程采用了商业画布9要素与商业模式价值闭环相结合的方法,对A公司的现有商业模式进行了探索性优化。当前的机动车道路救援公司服务模式无法满足日益多元化的社会需求。企业应在后疫情时代下,建立综合救援服务平台,连接价值链中的各方客户,提供专业、全方位一体化服务,提高客户依赖度和公司价值。研究发现:A公司的主要竞争优势包括:早期进入市场、强大的自有队伍、融合供应链融资模式、资深管理人员及对服务商的严格管理。采用商业画布9要素与商业模式价值闭环相结合的方法优化A公司商业模式,实现价值闭环。A公司具有良好的外部机会,如中国汽车保有量庞大,应急救援中心和运营商等逐渐完善的合作服务系统以及5G、大数据、人工智能等高科技的应用。A公司的平台策略分三步:加强内部管理,扩大竞争力和核心业务;构建多边数据信息平台,重新构建产业链关系;构建绿色发展的汽车产业链平台服务生态圈,满足企业内外部发展需求。本文的创新点在于对中小型道路救援企业进行了系统性的商业模式研究。希望通过对商业模式进行重新优化和设计,解决A公司面临的问题,并给同类型企业如何进行商业模式研究提供一定的思路和参考方向。