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ECharts と Java インターフェイス: インテリジェントな顧客サービス統計分析に適用する方法

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WBOYオリジナル
2023-12-18 18:57:11847ブラウズ

ECharts と Java インターフェイス: インテリジェントな顧客サービス統計分析に適用する方法

ECharts と Java インターフェイス: インテリジェントな顧客サービスの統計分析に適用する方法

テクノロジーの継続的な進歩と人々の生活水準の向上に伴い、顧客の関心はますます高まっています。サービス品質に対する厳格化により、顧客サービスの業務はますます複雑になっています。この場合、顧客の質問に迅速に回答し、サービス品質を向上させ、コストを節約し、顧客満足度を維持できるため、インテリジェントな顧客サービス システムがますます広く使用されるようになってきています。ただし、顧客は複数のチャネル (電話、電子メール、ソーシャル メディアなど) から顧客サービス部門に連絡でき、各チャネルで大量のデータが生成されるため、インテリジェントな顧客サービス システムでデータ分析と監視をどのように実行するかが課題です。 。

ECharts は、JavaScript に基づいたデータ視覚化ライブラリです。Java は一般的なプログラミング言語です。ECharts の API インターフェイスを呼び出すことで、データを視覚的に表示して、顧客データをより適切に分析および監視できます。この記事では、ECharts と Java インターフェイスを使用してインテリジェントな顧客サービス データを分析する方法を紹介します。読者の理解を深めていただくために、次の側面から紹介します。

  1. データの取得と準備
  2. EChartsの使い方
  3. JavaによるECharts APIの呼び出し
  4. ベスト プラクティスとヒント
  5. データの取得と準備

分析を開始する前に、インテリジェントな顧客サービスのデータを取得して準備する必要があります。データは電話、電子メール、ソーシャルメディアなどの複数のソースから取得できます。これらのチャネルから有用な情報を抽出し、データベースに保存する必要があります。これらのデータには以下を含める必要があります:

  • 顧客情報: 顧客 ID、名前、連絡先情報など。
  • サービス情報: サービス ID、サービス タイプ、サービス チャネル、サービス開始時刻、サービス終了時刻など。
  • サービス評価: サービス評価、フィードバック情報など。

この記事では、データの保存と管理として MySQL データベースを使用します。ツールを使用し、JDBC (Java Database Connection) を使用してデータベースに接続します。

  1. ECharts の使用

データを取得して準備した後、観察と分析を容易にするためにデータを視覚的に表示する必要があります。この記事では、データの視覚化に ECharts を使用します。 ECharts は、さまざまなチャート タイプとインタラクティブな効果を提供します。一般的なグラフの種類は次のとおりです。

  • 折れ線グラフ: 時間の経過に伴うデータの変化やその他の連続変数を示すために使用されます。
  • 棒グラフ: さまざまなデータの数やサイズを比較するために使用されます。ポイント
  • 円グラフ: データの割合を表示するために使用されます
  • 散布図: 変数間に関係があるかどうかを検出するために使用されます
  • マップ: 地理的領域データを表示するために使用されます状況

EChart には、次のような多くのインタラクティブな効果もあります。

  • 左と右にドラッグ: マウスでグラフをドラッグして、データを左または右に表示できます
  • ズームとパン: チャートを拡大または縮小したり、チャート内を移動したりするために使用します。
  • データ フィルター: チャート内の特定の領域を選択して、選択した領域の詳細データを表示します

この記事では、折れ線グラフと棒グラフを使用してサービス品質と応答時間に関連するデータを分析し、顧客満足度やサービス評価への影響を示します。

  1. Java による ECharts API の呼び出し

次に、Java を使用して ECharts API を呼び出す方法を紹介します。 Java を使用してデータベースに接続し、データを抽出し、グラフを生成します。この記事では、これを実現するために Java EE プラットフォームを使用し、Web サーバーとして Tomcat を使用します。

最初のステップはデータベースに接続することです。 MySQL データベース接続ドライバーを使用する必要があります。これは、Java アプリケーションが MySQL データベースと対話できるようにする JDBC API の実装を提供します。以下は、データベースに接続するためのサンプル コードです。

    Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
    Connection connection = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false",
            "root", "root");

データベースに接続した後、データベースからデータを抽出し、ECharts API を使用して必要なグラフを生成できます。以下は、Java から ECharts API を呼び出すためのサンプル コードです。

    option = new Option();
    option.title().text("服务质量分析");

    List<String> xAxisData = getXAxisData();
    List<Integer> yAxisData = getYAxisData();

    Line line = new Line("服务系数");
    line.setData(yAxisData);
    option.xAxis().setData(xAxisData);
    option.yAxis().setType(AxisType.value);
    option.series().add(line);

    String optionStr = GsonUtil.format(option);
    PrintWriter out = response.getWriter();
    out.print(optionStr);

上記のコードでは、まず、グラフのタイトル、グラフのラベルなど、グラフのさまざまなプロパティを保存する Option オブジェクトを作成します。 x 軸と y 軸など。次に、ECharts API を使用して line オブジェクトを作成し、そのデータを List オブジェクトに設定します。次に、X 軸と Y 軸のデータを Option オブジェクトのプロパティとして設定し、Option オブジェクトの Series に line オブジェクトを追加します。最後に、Option オブジェクトを JSON 文字列にフォーマットして出力します。

  1. ベスト プラクティスとヒント

データ分析に EChart と Java インターフェイスを使用する場合のベスト プラクティスとヒントをいくつか紹介します:

  • キャッシュを使用する: 大量のデータを処理する場合は、キャッシュを使用してデータの読み取りと処理を高速化するのが最善です。キャッシュによりデータベースの読み取り回数が減り、プログラムの実行速度が向上します。
  • ページングを使用する: データベース内に大量のデータがある場合は、データを迅速に抽出して処理できるように、ページングを使用してデータを読み取るのが最善です。
  • データ クリーニング: データには、冗長なコンテンツや一貫性のないコンテンツが含まれている可能性があります。したがって、データ分析の精度を向上させるために、データを抽出する前にデータ クリーニングを実行することが最善です。
  • 適切なプログラミング手法に従う: 他のプログラミング プロジェクトと同様、適切なプログラミング手法に従うことで、コードの品質と保守性を向上させることができます。
  • 定期的な最適化とテスト: 運用環境では、データ分析プロジェクトが適切に機能していること、および潜在的なエラーを注意深く監視できることを確認するために、データ分析プロジェクトを定期的に最適化およびテストする必要があります。

結論

この記事では、ECharts と Java インターフェイスを使用してインテリジェントな顧客サービス システムからのデータを分析する方法を紹介しました。データの取得と準備、ECharts の使用、および ECharts API への Java 呼び出しの例について説明しました。ベスト プラクティスとヒントについても説明します。この記事が読者の役に立ち、インテリジェントな顧客サービス システムのデータ分析に関するアイデアを提供できれば幸いです。

以上がECharts と Java インターフェイス: インテリジェントな顧客サービス統計分析に適用する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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