基于B/S架构的代理人综合管理系统的开发与研究

基于B/S架构的代理人综合管理系统的开发与研究

论文摘要

近年来,国内保险行业信息管理系统构建技术面临着如何提高系统可维护性、稳定性、可伸缩性和性能表现等难题,另一方面,国内自主开发的、功能比较完善的、能够提供智能分析服务的系统还非常少,绝大多数企业还是选择从国外直接购买相关产品。因此本文提出了基于.NET框架来开发B/S架构的保险信息管理系统,并引入了数据挖掘技术商业智能分析功能为保险公司寿险客户分析提供支持,并且以广电日生公司的代理人综合管理系统为实例进行了开发。该系统在设计上采用.NET三层结构模式并应用AJAX技术和基于组件的设计思想,以及MVC、截取过滤器等多种设计模式技术,并且将数据挖掘技术应用于寿险客户分析。整个软件开发分为代理人信息管理模块、代理人业绩工资计算模块、代理人保单管理模块、代理人考核模块及寿险客户分析模块5大系统模块。系统Web界面及辅助应用程序界面共40多个,源代码18000多行。其中作者主要负责开发的代理人信息管理模块、代理人业绩工资计算模块和寿险客户分析模块中有30多个应用程序界面,源代码10000多行。代理人信息管理模块和代理人业绩工资计算模块按照MVC模式划分为用户视图、控制器和业务模型等子模块,分别使用了ASP.NET和.NET组件来实现,设计实现流程包括:数据库的设计、模型部分的业务实体对象及业务处理组件的实现,用户视图部分的ASP.NET实现和AJAX技术的实现,以及最后的系统部署和调试。寿险客户分析模块中,作者主要负责对数据仓库模型的设计及数据采集的实现,另外还对关键的FP-growth关联规则和CLIQUE聚类核心算法进行了具体研究和实现。广电日生公司建立该代理人综合管理系统之后,比传统的经营管理模式降低了5%~10%的人力资源成本,避免了很多错误操作的发生并且较大地提高了工作效率,实现了操作流程的一体化;通过对寿险客户的智能分析,客户的续保率提升了5.5%,相关产品的销售业绩也提升了3个百分点,从而也为公司开发出新的保险产品提供了新的思路,为企业带来了一定的经济效益。

论文目录

  • 中文摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景
  • 1.2 本文的目的及作者的主要工作
  • 1.3 论文章节安排
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 相关理论及技术简介
  • 2.1 Mjcrosoft.NET
  • 2.1.1 Microsoft.NET框架
  • 2.1.2 .NET三层结构
  • 2.2 AJAX理论基础和关键技术分析
  • 2.2.1 AJAX基本理论
  • 2.2.2 AJAX的关键技术
  • 2.2.3 AJAX优点
  • 2.3 数据挖掘技术概述
  • 2.3.1 数据挖掘技术的基本概念
  • 2.3.2 数据挖掘在保险业中的应用
  • 2.4 B/S结构
  • 2.4.1 B/S结构概念
  • 2.4.2 B/S结构的优点与不足
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 系统介绍及总体设计方案概述
  • 3.1 系统概述
  • 3.1.1 系统软硬件要求
  • 3.1.2 系统软件模块划分
  • 3.2 系统设计实现的技术难点
  • 3.3 系统结构与设计思想
  • 3.3.1 系统总体结构
  • 3.3.2 三层结构的应用
  • 3.3.3 基于.NET组件的开发
  • 3.3.4 设计模式的应用
  • 3.4 公司基本法主要内容介绍与分析
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 代理人信息管理模块和代理人业绩工资计算模块的设计与实现
  • 4.1 代理人信息管理模块的设计与实现
  • 4.1.1 代理人信息管理流程分析
  • 4.1.2 代理人信息管理模块的结构
  • 4.1.3 代理人信息管理模块的实现
  • 4.2 代理人业绩工资计算模块的设计与实现
  • 4.2.1 代理人业绩工资计算流程分析
  • 4.2.2 代理人业绩工资计算模块的结构
  • 4.2.3 代理人业绩工资计算模块的实现
  • 4.3 系统部署与调试
  • 4.3.1 .NET程序的部署
  • 4.3.2 系统调试
  • 4.4 安全性设计
  • 4.4.1 操作系统安全性
  • 4.4.2数据安全性
  • 4.4.3 操作安全性
  • 4.4.4 MD5加密算法的应用
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 数据挖掘在寿险客户分析中的应用
  • 5.1 主要业务需求分析
  • 5.2 数据仓库的设计与实现
  • 5.2.1 数据仓库的需求分析
  • 5.2.2 数据仓库的概念模型设计
  • 5.2.3 数据仓库的逻辑模型设计
  • 5.2.4 数据采集的实现
  • 5.3 系统核心算法
  • 5.3.1 FP-GROWTH关联规则算法的研究与实现
  • 5.3.2 CLIQUE聚类算法的研究与实现
  • 5.4 寿险客户分析模块的成效及后续工作
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 结论与展望
  • 6.1 课题工作总结
  • 6.2 今后的工作展望
  • 6.3 本章小结
  • 参考文献
  • 致谢
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