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文档简介

投诉统计改版方案概述投诉是客户反馈服务质量和产品质量的重要渠道，通过投诉统计可以分析和汇总客户投诉的原因和数量，为产品改进和服务优化提供有力的数据支持。然而当前公司投诉统计系统存在着欠缺和不足的问题，主要包括：没有对投诉的分类和归档，导致投诉信息不统一，难以统计和分析；统计结果缺乏可视化展示和数据可视化分析，难以快速发现问题和掌握大局；统计方案还停留在手工汇总和Excel表格分析的阶段，无法实现自动化和智能化处理。基于此，我们提出了一套投诉统计改版方案，旨在解决上述问题，提高投诉统计的精度、效率和可视化程度。方案基础架构数据库：使用关系型数据库（如MySQL、Oracle等）存储投诉相关数据，包括投诉对象、投诉时间、投诉原因、处理结果、统计报表等。后台框架：利用SpringBoot、SpringMVC、Mybatis等技术实现后台管理功能，包括数据录入、分类归档、统计分析、报表生成、权限设置等。前端框架：利用Vue.js、Element等技术实现前端可视化展示和交互功能，包括投诉列表、统计图表、搜索过滤、数据导出等。数据录入在投诉数据录入方面，我们引入了自动识别技术，将常见的投诉类型、投诉对象、投诉描述等关键信息自动识别和提取，并自动生成分类标签和关键字。例如，当输入“网络断线”时，系统可以自动识别为“网络故障”类型，标记为“网络”和“故障”关键字，从而方便后续的分类和分析。分类归档在投诉分类方面，我们采用了自动分类和人工审核相结合的方法，通过机器学习和自然语言处理技术，将投诉信息自动分类到相应的主题和问题类型中。同时，我们还提供了人工审核和添加分类的功能，以保证投诉信息的准确性和完整性。例如，当一条投诉信息被自动识别为“网络故障”类型时，系统会提示“是否将该信息加入到网络故障分类中”，用户可以选择“是”或“否”进行确认。统计分析在投诉统计方面，我们重点考虑了数据可视化和智能化分析的需求。通过引入大数据分析技术和可视化图表库，我们可以实现对投诉数据的智能统计分析和可视化展示，包括时间趋势、地域分布、类型占比、词云分析等。用户可以通过图表直观地看到各种类型的投诉占比、热点分布、问题原因等信息，以快速发现问题和形成改进方案。报表生成在投诉报表方面，我们提供了多种格式的报表生成和导出功能，包括PDF、Excel、Word、PPT等，用户可以根据需要选择相应的报表格式和内容，以满足不同的管理和决策需求。同时，我们还支持自定义报表和数据透视功能，用户可以根据自己的需求自定义报表和分析维度，以更好地满足业务需求。总结本文分析了当前公司投诉统计系统存在的问题，并提出了一套投诉统计改版方案，以提高投诉统计的精度、效率和可视化程度。该方案采用了自动识别、自动分类、智能分析等关键技术，以提高数据处理和分析的效率和准确度。同时，我们还提供了可视化展示、多样化报表和自定义分析的功能，

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