一、前言
随着通信行业的快速发展和市场竞争的日益激烈，营业厅作为通信公司的重要服务窗口，其服务质量和运营效率直接影响到公司的形象和业绩。为了提高营业厅的运营效能和服务质量，建立一个营业厅营业效能监控平台，对营业厅的各项运营数据进行实时监测和分析，变得至关重要。
当前，一些通信公司门店已经尝试使用一些数据分析和监控工具来监测其营业厅的运营数据。然而，这些工具往往存在一些问题，如：
数据不齐全：现有工具往往只能提供部分营业厅的数据监测和分析，无法覆盖营业厅的所有运营数据。
数据不及时：由于数据采集和处理的制约，现有工具往往无法实时更新数据，使得数据分析的结果无法反映营业厅运营情况。
分析不深入：现有的工具往往只能提供基础的数据统计和分析，而无法进行深入的数据挖掘和趋势预测，从而无法为决策提供有力的支持。
因此，建立一个实时、深入的营业厅营业效能监控平台，仍然具有必要性和现实意义。
本课题的研究目的是建立一个营业厅营业效能监控平台，通过实时采集、处理和分析营业厅的各项运营数据，提供准确、及时的数据支持，以帮助通信公司更好地了解营业厅的运营状况、提高服务质量、优化资源配置。具体来说，本课题将实现以下目标：
实现数据的采集和实时更新，反映所有营业厅的运营状况；
实现数据的处理和分析，提供各种指标的统计和可视化；
实现数据的深入挖掘和趋势预测，为决策提供有力的支持；
提供一个友好的用户界面，方便用户进行数据查询和操作。
本课题的研究意义在于为通信公司提供一种便捷、准确、实时的营业厅营业效能监控平台，从而帮助通信公司更好地了解营业厅的运营状况和服务质量，优化资源配置和提高服务水平。具体来说，本课题的意义包括：
提高服务质量：通过实时监控营业厅的运营数据和服务质量，通信公司可以及时发现并解决存在的问题，提高客户满意度和服务质量。
优化资源配置：通过对营业厅的运营数据进行分析和处理，通信公司可以了解各营业厅的客流量、业务类型、服务需求等情况，从而优化资源配置和服务流程，提高公司的运营效率。
提高决策效率：通过实时数据监测和分析，通信公司可以更加准确地了解市场趋势和消费者需求，从而更加准确地制定营销策略和投资计划，提高决策效率和准确性。
增强竞争力：通过建立便捷的营业厅营业效能监控平台，通信公司可以更好地了解市场趋势和消费者需求，优化资源配置和提高服务水平，从而增强竞争力。同时，这种数据驱动的决策方式也可以提高公司的透明度和诚信度，增强公司的社会责任感和品牌形象。
二、开发环境
- 大数据技术：Hadoop、Spark、Hive
- 开发技术：Python、Django框架、Vue、Echarts、机器学习
- 软件工具：Pycharm、DataGrip、Anaconda、VM虚拟机
三、系统界面展示
- 基于大数据的营业厅营业效能监控平台界面展示：
四、部分代码设计
- 大数据项目实战-代码参考：
# 根据区县找出所对应的省份和城市
def cun(address_str):
res_dict = {'province': '', 'city': '', 'county': ''}
lit = []
for k,v in area_data.items():
for city_county_dict in v:
for x,y in city_county_dict.items():
# print(x,y)
for j in y:
if address_str.find(j) != -1:
lit.append({'id': address_str.find(j), 'value': j})
elif address_str.find(j) == -1:
if address_str.find('河北区') != -1:
if address_str.find(j[0:2]) != -1:
# print(j)
lit.append({'id':address_str.find(j[0:2]),'value':j})
elif address_str.find('河北区') == -1:
if '河北区' in y:
y.remove('河北区')
if address_str.find(j[0:2]) != -1:
# print(j)
lit.append({'id':address_str.find(j[0:2]),'value':j})
lit.sort(key=lambda x: x['id'])
# print(lit)
if lit:
for k, v in area_data.items():
for city_county_dict in v:
for x, y in city_county_dict.items():
for j in y:
if lit[0]['value'].find(j) != -1:
res_dict['province'] = k
res_dict['city'] = x
res_dict['county'] = j
return res_dict
return res_dict
def create_main(address_str):
address_str = address_str.replace('汽车', '')
if address_str.find('乌鲁木齐县') != -1 and address_str.find('乌鲁木齐') != -1:
return ['新疆', '乌鲁木齐', '乌鲁木齐县']
if address_str.find('乌鲁木齐') != -1:
return ['新疆', '乌鲁木齐', '']
if address_str.find('沙市区') != -1:
return ['湖北', '荆州', '沙市区']
if address_str.find('灌南县') != -1:
return ['江苏', '连云港', '灌南县']
if address_str.find('张家港') != -1:
return ['江苏', '苏州', '张家港市']
if address_str.find('邯郸县') != -1:
return ['河北', '邯郸', '邯郸县']
if address_str.find('朝阳区') != -1:
return ['北京', '北京', '朝阳区']
if address_str.find('南昌县') != -1:
return ['江西', '南昌', '南昌县']
if address_str.find('芜湖县') != -1:
return ['安徽', '芜湖', '芜湖县']
if address_str.find('让胡路区') != -1:
return ['黑龙江', '大庆', '让胡路区']
if address_str.find('瑞安市') != -1:
return ['浙江', '温州', '瑞安市']
if address_str.find('丰泽区') != -1:
return ['福建', '泉州', '丰泽区']
if address_str.find('平阳县') != -1:
return ['浙江', '温州', '平阳县']
if address_str.find('乐清市') != -1:
return ['浙江', '温州', '乐清市']
if address_str.find('余姚市') != -1:
return ['浙江', '宁波', '余姚市']
if address_str.find('慈溪市') != -1:
return ['浙江', '宁波', '慈溪市']
if address_str.find('宁海县') != -1:
return ['浙江', '宁波', '宁海县']
if address_str.find('镇海区') != -1:
return ['浙江', '宁波', '镇海区']
if address_str.find('黄岩区') != -1:
return ['浙江', '台州', '黄岩区']
if address_str.find('头陀镇') != -1:
return ['浙江', '台州', '头陀镇']
if address_str.find('椒江区') != -1:
return ['浙江', '台州', '椒江区']
if address_str.find('义乌市') != -1:
return ['浙江', '金华', '义乌']
if address_str.find('温岭市') != -1:
return ['浙江', '台州', '温岭']
if address_str.find('玉环') != -1:
return ['浙江', '台州', '玉环县']
if address_str.find('玉环') != -1:
return ['浙江', '台州', '玉环县']
if address_str.find('路桥') != -1:
return ['浙江', '台州', '路桥区']
if address_str.find('路南区') == -1 and address_str.find('唐山') == -1:
if address_str.rfind('路') != -1:
address_str = address_str.replace(address_str[address_str.rfind('路') - 2:], '')
if address_str.rfind('岸') != -1:
address_str = address_str.replace(address_str[address_str.rfind('岸') - 2:], '')
if address_str.find('道里区') == -1:
if address_str.rfind('道') != -1:
address_str = address_str.replace(address_str[address_str.rfind('道') - 3:], '')
a = pro_cty_cun(address_str)
b = cty_cun(address_str)
c = cun(address_str)
# print(a)
# print(b)
# print(c)
if a['province'] != '' and c['province'] != '' and a['city'] == '' and b['city'] == '' and a['province'] == c[
'province']:
# print(1)
return list(c.values())
if a['province'] != '' and b['province'] != '' and a['province'] == b['province'] and a['city'] != '' and b[
'city'] != '' and a['city'] == b['city'] and b['county'] != a['county']:
return list(b.values())
if a['province'] != '':
return list(a.values())
if b['province'] != '':
return list(b.values())
if c['province'] != '':
return list(c.values())
else:
return ['', '', '']
print(create_main('临沂颐高上海街'))
#调用函数
total_value=[]
for value in df['位置'].tolist():
total_value.append(create_main(value))
split_data= pd.DataFrame(total_value,columns=['省','市','区H'])
#拼接
df_new_data= pd.concat([df,split_data],axis=1)
df_new_data.loc[:,'位置2']=df_new_data['省']+df_new_data['市']+df_new_data['区H']
ad_split=cpca.transform(df_new_data['位置2'])[['省','市','区','adcode']]
df_new_data=df_new_data[['省级', '城市' , '已有经销商名称','已有门店名称','数量', '区H', '位置2']].copy()
df_gyh=pd.concat([df_new_data,ad_split],axis=1)
df_gyh.columns=['省份', '城市','经销商名称', '门店名称','门店数量', '区H','位置', '省', '市', '区', 'adcode']
# df_gyh.to_excel('D:\门店数据清洗\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\清洗后数据\清洗后门店（高英华）.xlsx')
df_1=pd.read_excel(r'D:\门店数据清洗\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\清洗后数据\清洗后门店（高英华）.xlsx',converters={'Unnamed: 0':str,'adcode':str})
df_sh=pd.read_excel(r'D:\门店数据清洗\省份.xls')
df_1=df_1[['Unnamed: 0','经销商名称','门店名称','门店数量','区H', '位置', '省', '市', '区', 'adcode']].copy()
df_1_sh=pd.merge(df_1,df_sh,left_on='省',right_on='省份',how='left')
df_1_sh.loc[:,'门店id']=df_1_sh['省编码']+'-c'+df_1_sh['adcode']+'-'+df_1_sh['Unnamed: 0']
new_columns=df_1_sh.columns.tolist()
new_columns1=['门店id'
, '省'
,'市'
,'区H'
,'经销商名称'
,'门店名称'
,'位置'
,'门店数量'
, '省编码'
, 'adcode'
, '省份'
,'区'
, 'Unnamed: 0'
# ,'门店名称1'
]
#调整各列的位置
df_1_sh=df_1_sh.reindex(columns=new_columns1).copy()
df_1_sh=df_1_sh[['门店id', '省', '市', '区','经销商名称', '门店名称', '位置', '门店数量', '省编码', 'adcode']]
#确认门店id是否唯一
print(df_1_sh[df_1_sh['门店id'] .isnull()])
# df_1_sh.to_excel('D:\门店数据清洗\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\门店明细统计(含地址)\清洗后数据\清洗后加门店id（高英华）.xlsx',index=False)
五、论文参考
- 计算机毕业设计选题推荐-基于大数据的营业厅营业效能监控平台-论文参考：
六、系统视频
基于大数据的营业厅营业效能监控平台-项目视频：
大数据毕业设计选题推荐-营业厅营业效能监控平台-Hadoop
结语
大数据毕业设计选题推荐-营业厅营业效能监控平台-Hadoop-Spark-Hive
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源码获取：私信我