基于大数据的公寓管理看房推广系统的制作方法
房地产行业VR看房与在线销售平台搭建方案

房地产行业VR看房与在线销售平台搭建方案第一章:项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 项目意义 (3)第二章:VR看房技术介绍 (3)2.1 VR技术概述 (3)2.2 VR看房的优势 (3)2.3 VR看房的技术实现 (4)第三章:在线销售平台概述 (4)3.1 在线销售平台功能 (4)3.2 在线销售平台架构 (5)3.3 在线销售平台设计原则 (5)第四章:平台搭建与实施 (6)4.1 平台搭建流程 (6)4.2 技术选型与开发 (6)4.3 平台部署与运维 (7)第五章:VR看房内容制作 (7)5.1 VR内容制作流程 (7)5.1.1 前期策划 (7)5.1.2 场景采集 (8)5.1.3 内容制作 (8)5.2 VR内容制作工具 (8)5.2.1 拍摄设备 (8)5.2.2 场景处理软件 (8)5.2.3 交互制作软件 (8)5.3 VR内容质量保证 (8)5.3.1 技术规范 (8)5.3.2 内容审核 (8)5.3.3 测试与优化 (9)第六章:用户交互体验优化 (9)6.1 用户体验设计原则 (9)6.2 用户界面设计 (9)6.3 用户体验优化策略 (9)第七章:数据安全与隐私保护 (10)7.1 数据安全策略 (10)7.1.1 安全架构设计 (10)7.1.2 访问控制 (10)7.1.3 安全审计 (10)7.1.4 安全防护措施 (10)7.2 用户隐私保护 (10)7.2.1 隐私政策制定 (10)7.2.2 用户信息加密存储 (11)7.2.3 用户信息访问控制 (11)7.2.4 用户隐私保护措施 (11)7.3 数据加密与备份 (11)7.3.1 数据加密 (11)7.3.2 数据备份 (11)7.3.3 备份策略 (11)7.3.4 数据恢复 (11)第八章:营销推广策略 (11)8.1 营销渠道选择 (11)8.2 营销活动策划 (12)8.3 营销效果评估 (12)第九章:项目风险分析 (13)9.1 技术风险 (13)9.2 市场风险 (13)9.3 运营风险 (14)第十章:项目总结与展望 (14)10.1 项目成果总结 (14)10.2 项目不足与改进 (14)10.3 项目未来发展展望 (15)第一章:项目概述1.1 项目背景互联网技术的飞速发展,房地产行业正面临着前所未有的变革。
房地产行业数字化营销推广

房地产行业数字化营销推广第一章房地产行业数字化概述 (2)1.1 数字化背景下的房地产行业 (2)1.2 房地产行业数字化发展趋势 (3)第二章数字化营销战略规划 (4)2.1 营销战略定位 (4)2.2 营销目标设定 (4)2.3 营销策略制定 (4)第三章市场调研与分析 (5)3.1 市场需求分析 (5)3.1.1 市场规模与增长趋势 (5)3.1.2 消费者需求特征 (5)3.2 竞品分析 (5)3.2.1 竞品概况 (5)3.2.2 竞品优势与劣势 (6)3.3 消费者行为分析 (6)3.3.1 消费者购房动机 (6)3.3.2 消费者购房决策过程 (6)3.3.3 消费者购房影响因素 (6)第四章网络营销平台建设 (7)4.1 官方网站建设 (7)4.2 社交媒体运营 (7)4.3 移动端营销 (7)第五章内容营销 (8)5.1 内容策划与制作 (8)5.2 内容发布与推广 (8)5.3 内容效果评估 (9)第六章数据分析与挖掘 (9)6.1 数据收集与管理 (9)6.1.1 数据来源 (9)6.1.2 数据收集方法 (9)6.1.3 数据管理 (10)6.2 数据分析与解读 (10)6.2.1 数据预处理 (10)6.2.2 数据分析方法 (10)6.2.3 数据解读 (10)6.3 数据驱动营销 (11)6.3.1 客户细分 (11)6.3.2 营销策略优化 (11)6.3.3 营销活动监控与调整 (11)6.3.4 预测未来市场趋势 (11)第七章精准营销 (11)7.1 用户画像构建 (11)7.1.1 数据来源 (11)7.1.2 用户画像构建方法 (11)7.2 精准广告投放 (12)7.2.1 广告定位 (12)7.2.2 广告创意 (12)7.2.3 广告投放策略 (12)7.3 营销效果监测 (12)7.3.1 数据收集 (12)7.3.2 数据分析 (12)7.3.3 营销策略优化 (12)第八章智能营销 (13)8.1 人工智能在房地产行业的应用 (13)8.1.1 数据分析 (13)8.1.2 虚拟看房 (13)8.1.3 个性化推荐 (13)8.2 智能客服与导购 (13)8.2.1 智能客服 (13)8.2.2 智能导购 (13)8.3 智能营销工具 (14)8.3.1 智能广告投放 (14)8.3.2 社交媒体营销 (14)8.3.3 营销自动化 (14)第九章跨界合作与联盟 (14)9.1 与互联网企业合作 (14)9.2 与金融机构合作 (15)9.3 与产业链上下游企业合作 (15)第十章数字化营销评估与优化 (15)10.1 营销效果评估 (15)10.2 营销策略优化 (16)10.3 持续创新与升级 (16)第一章房地产行业数字化概述1.1 数字化背景下的房地产行业信息技术的飞速发展,数字化已经成为当今社会的重要特征。
大数据结构宿舍管理系统

标准一、题目名称:宿舍管理查询软件二、设计目的:进一步掌握和利用 C 语言进行课程设计的能力,理解和运用结构化程设计的思想和方法,熟练掌握条件语句、循环、数组、函数操作,初步掌握开发一个小型实用系统的基本方法,学会高度一个较长程序的基本方法和利用流程图或N-S 图表示算法,将本课程所学的知识合理地运用于实践当中。
了解一些书上没有的函数及使用方法。
三、设计分析:1、需求分析为了实现提高高校宿舍管理部门的工作效率,充分利用资源,减少不必要的人力、物力和财力的支出,方便宿舍管理部门的工作人员全面地掌握学生住宿情况等目的,为宿舍管理部门开发设计专用系统——学生宿舍信息管理系统来进行管理学生宿舍信息,使学生宿舍信息实现标准化的管理和规范化的制度是十分必要的。
2、经济可行性分析如今是信息化时代,信息化管理可以使学生宿舍管理更加系统化,全面化,快速化,这样可以为学校带来高效的工作效益和经济效益,开发出本系统可以减少宿舍管理人员人数,而且管理方便,各功能实现迅速,数据有效的管理。
这些效益和管理上的便捷远远超过了开发本系统的成本,所以在经济上具有完全的可行性。
四、总体设计:根据系统要求,即本系统具有信息的录入,显示,查找,删除,从文件中读入数据、循环写入数据、结束程序等功能,先设计出详细的系统流程图,然后将源代码输入程序,进行编译调试即可。
程序总体分九个项目:输入记录、显示记录、按房间号排序并显示、按学号排序并显示、插入一条记录并按学号排序并显示、按姓名查找、删除一条记录、查找并显示一个记录、从文件中读入数据、循环写入数据以及结束程序。
五、详细设计:1、系统流程图如图5-1 所示开始输出界面选择操作是选择 1输入记录否是选择 2显示记录否是选择 3按床位排序显示否是选择 4按学号排序显示否是选择 5插入一个记录否是选择 6查找删除记录否是选择 7查找显示记录否是选择 8从文件输入否是选择 9写入文件保存否选择 0否是退出系统结束图 5-1系统流程图2、根据流程图,将程序源代码输入到编译环境中,按照提示选择进行记录的输入,输入一个数据后提示是否继续输入,直到结束程序为止。
基于大数据分析的智能广告推荐系统设计与实现

基于大数据分析的智能广告推荐系统设计与实现智能广告推荐系统是近年来快速发展的一项技术,目的是通过大数据分析来精准地推荐适合用户的广告,提高广告投放的效果和用户体验。
本文将介绍基于大数据分析的智能广告推荐系统的设计与实现。
一、引言智能广告推荐系统是一种通过大数据分析和机器学习技术将广告投放给用户的系统。
通过分析用户的行为、兴趣和需求,广告推荐系统可以为每个用户提供个性化、精准的广告推荐,提高广告的点击率和转化率。
二、数据采集与处理1. 数据采集:智能广告推荐系统需要从各种渠道收集用户行为数据和广告数据。
可以通过网页浏览器、移动应用、社交媒体等方式收集用户的点击、浏览、购买等行为数据,同时收集广告的特征数据,如广告主、广告内容等。
2. 数据清洗与预处理:收集来的数据可能存在错误、重复或缺失,需要进行数据清洗和预处理。
可以使用数据挖掘和机器学习的技术来处理错误数据和缺失值,同时对数据进行去重和归一化处理,以便后续的分析和建模。
三、特征工程与建模1. 特征工程:在建模之前,需要对数据进行特征工程,提取和构建适合建模的特征。
可以根据广告的特征数据和用户的行为数据构建特征,如广告的类别、价格、地域等特征,用户的点击、浏览、购买等行为特征。
2. 建模:通过机器学习和深度学习的方法,可以使用收集到的数据进行模型的训练和优化。
常用的建模算法包括逻辑回归、随机森林、神经网络等。
通过训练模型,可以预测用户对广告的喜好和购买行为,为用户提供精准的广告推荐。
四、个性化推荐与实时推荐1. 个性化推荐:通过基于用户的兴趣和特征进行推荐,可以提高广告的点击率和转化率。
个性化推荐可以根据用户的历史行为数据和特征进行分析,找到与用户兴趣相匹配的广告,同时可以根据用户的反馈进行实时更新和优化。
2. 实时推荐:为了提供用户实时的广告推荐体验,智能广告推荐系统需要具备实时数据处理和实时推荐的能力。
可以使用流处理系统和实时计算引擎来处理实时数据,并根据实时的用户行为和特征进行实时推荐,以保证用户获得最新和最相关的广告推荐。
基于大数据的个性化推荐系统的设计与实现方法

基于大数据的个性化推荐系统的设计与实现方法个性化推荐系统是一种基于用户兴趣和行为数据的技术,旨在为用户提供个性化的产品或服务推荐。
随着大数据技术的发展和普及,个性化推荐系统在各个领域的应用越来越广泛。
本文将介绍基于大数据的个性化推荐系统的设计与实现方法。
一、个性化推荐系统的基本原理与流程个性化推荐系统的基本原理是根据用户的历史行为数据以及其他相关信息,通过计算和分析,推测用户的兴趣和需求,进而向用户提供个性化的推荐结果。
其基本流程如下:1. 数据收集与预处理:个性化推荐系统需要收集和处理用户的行为数据和其他相关信息,比如浏览记录、购买记录、评价等。
这些数据需要经过清洗、转换和归一化等预处理操作,以便为后续的计算和分析做好准备。
2. 用户建模与特征提取:在个性化推荐系统中,为了更好地理解用户的兴趣和需求,需要对用户进行建模,并从用户的行为数据中提取相关的特征。
这些特征可以包括用户的偏好、兴趣分类、购买力等。
通过建模和特征提取,可以更准确地推测用户的需求,从而实现更个性化的推荐。
3. 物品建模与特征提取:除了对用户进行建模和特征提取外,个性化推荐系统也需要对推荐的物品进行建模和特征提取。
物品的建模可以包括物品的属性、标签、类别等,特征提取则可以从物品的描述、评论等方面进行。
通过对物品的建模和特征提取,可以更好地理解物品的特点和属性,进而实现更精准的推荐。
4. 推荐算法与模型选择:个性化推荐系统的核心是推荐算法和模型的选择。
常见的推荐算法包括基于协同过滤的方法、基于内容的方法、基于矩阵分解的方法等。
根据实际需求和数据特点,选择合适的算法进行推荐模型的构建和优化。
5. 推荐结果生成与排序:在个性化推荐系统中,推荐结果的生成和排序是一个重要的步骤。
根据用户特征和物品特征,通过推荐模型计算出用户对不同物品的兴趣度,然后根据兴趣度进行排序,生成最终的推荐结果。
二、基于大数据的个性化推荐系统的设计与实现方法基于大数据的个性化推荐系统的设计和实现方法需要充分利用大数据技术和算法模型,以提高推荐的准确性和效率。
基于大数据的智能广告推荐系统设计

基于大数据的智能广告推荐系统设计随着互联网的快速发展,广告已经成为商业传媒领域的重要一环。
然而,传统的广告投放方式面临着用户广告接受度低、广告投资回报率不高等问题。
为了解决这些问题,基于大数据的智能广告推荐系统应运而生。
本文将就如何设计一个基于大数据的智能广告推荐系统进行详细讨论。
一、智能广告推荐系统的基本原理智能广告推荐系统的核心原理是通过大数据技术采集、存储和分析用户行为数据,以挖掘潜在的用户兴趣,从而实现个性化、精准的广告推荐。
其中,关键的技术环节包括数据采集、数据存储、数据处理和推荐算法。
1. 数据采集数据采集是智能广告推荐系统的基础,通过收集用户在浏览器、移动应用等平台上的行为数据,如浏览历史、搜索关键词、点击链接等,从而建立用户画像。
2. 数据存储采集到的用户行为数据需要进行存储,以便后续的分析和处理。
传统的存储方式可以选择关系型数据库,而针对大数据存储可选用分布式文件系统,如Hadoop Distributed File System(HDFS)。
3. 数据处理数据处理是智能广告推荐系统中最关键的环节之一。
在数据处理阶段,需要对采集到的原始数据进行清洗和处理,以提取有用信息。
常用的数据处理技术包括数据清洗、数据挖掘和特征提取等。
4. 推荐算法推荐算法是智能广告推荐系统的核心。
常用的推荐算法有基于内容的推荐、协同过滤推荐和深度学习推荐等。
根据用户的历史行为、兴趣偏好和广告内容特征等信息,通过推荐算法实现对用户的个性化广告推荐。
二、智能广告推荐系统的设计与实现基于以上的基本原理,下面将介绍一个智能广告推荐系统的设计与实现流程。
1. 系统需求分析在设计智能广告推荐系统之前,需要明确系统的需求和目标。
例如,系统需要实现精准的广告投放、提高用户广告点击率等。
2. 数据采集与存储根据系统需求,选择相应的数据采集方式和存储技术。
可以结合浏览器插件、移动应用等实现数据采集,利用HDFS等技术实现数据的高效存储。
基于大数据的社区管理系统的制作技术
本技术公开了一种基于大数据的社区管理系统,包括智能生活平台、数字媒体端、生活服务端、小区实体店面和移动数据端,所述智能生活平台收集数字媒体端、生活服务端和小区实体店面所产生的实时数据,并推送至移动数据端内;所述数字媒体端通过LED屏显示实时的通知信息,所述生活服务端将社区内的包裹信息和基础服务数据发送至智能生活平台,所述小区实体店面将实时的优惠信息发送至智能生活平台,通过智能生活平台进行整合管理。小区用户可以通过智能生活平台收集并了解社区周边商业服务的推送信息,了解最新的商业优惠,能够提高消费,便于商业进行营业活动。
技术要求1.一种基于大数据的社区管理系统,其特征在于,包括智能生活平台、数字媒体端、生活
服务端、小区实体店面和移动数据端,所述智能生活平台收集数字媒体端、生活服务端和小区实体店面所产生的实时数据,并推送至移动数据端内;所述数字媒体端通过LED屏显示实时的通知信息,所述生活服务端将社区内的包裹信息和基础服务数据发送至智能生活平台,所述小区实体店面将实时的优惠信息发送至智能生活平台,通过智能生活平台进行整合管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的社区管理系统,其特征在于,所述生活服务端
采集的基础服务数据包括洗车、洗衣、家政、维修信息,并将用户产生的所有基础服务数据发送至智能生活平台。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的社区管理系统,其特征在于,所述的移动数据
端包括手机、电视、车载电脑、平板电脑和家用电脑。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的社区管理系统,其特征在于,还包括社区商业
服务推送端,所述社区商业服务推送端通过智能生活平台调取社区用户数据,通过调取的社区用户数据向移动数据端实时推送健康、养老、儿童生活的商业配套信息。
技术说明书一种基于大数据的社区管理系统技术领域本技术涉及一种社区管理系统,具体涉及一种基于大数据的社区管理系统。背景技术随着改革开放所带来的日益深化的社会转型和结构变迁,国家方面提出了社会福利社区化、社会服务社区化、社会管理社区化的新要求,社会方面则出现了社区人口多元化、居民需求多样化等新的人口和社区需要格局。天津经济技术开发区是新兴的特殊经济区,社会转型阶段新型社区特征更为显著。开发区在社区民政管理上是以社区居委会为基础单位的,全区共有15个社区,不存在街道办事处编制。因此社区规划和社区管理是开发区社会管理的主要关注点,并在此基础上规范对社区事件的管理流程,加强民众监督功能,优先关注优抚、低保人群。在以往的社区管理手段中,至少存在以下几个问题:
房地产行业数字化营销推广策略方案
房地产行业数字化营销推广策略方案第一章数字化营销概述 (2)1.1 数字化营销的定义 (2)1.2 房地产行业数字化营销的必要性 (2)第二章市场环境分析 (3)2.1 房地产行业市场现状 (3)2.2 消费者需求分析 (4)2.3 竞争态势分析 (4)第三章数字化营销战略制定 (4)3.1 营销目标确定 (4)3.2 营销策略选择 (5)3.3 营销预算规划 (5)第四章线上营销推广 (6)4.1 网络广告推广 (6)4.2 社交媒体营销 (6)4.3 搜索引擎优化(SEO) (6)第五章线下营销活动 (7)5.1 线下活动策划 (7)5.2 房展会推广 (7)5.3 口碑营销 (8)第六章内容营销 (8)6.1 内容策划 (8)6.1.1 市场调研 (8)6.1.2 内容主题设定 (8)6.1.3 内容风格定位 (8)6.1.4 内容框架设计 (8)6.2 内容制作 (9)6.2.1 文字内容 (9)6.2.2 图片内容 (9)6.2.3 视频内容 (9)6.3 内容传播 (9)6.3.1 传播渠道选择 (9)6.3.2 传播策略 (9)6.3.3 传播效果评估 (10)第七章大数据分析与应用 (10)7.1 数据采集与分析 (10)7.1.1 数据采集 (10)7.1.2 数据分析 (10)7.2 客户画像构建 (10)7.2.1 数据准备 (11)7.2.2 客户细分 (11)7.2.3 客户描述 (11)7.3 数据驱动营销 (11)7.3.1 精准定位 (11)7.3.2 精准推广 (11)7.3.3 精准服务 (11)7.3.4 持续优化 (11)第八章营销渠道整合 (11)8.1 渠道拓展 (11)8.2 渠道整合策略 (12)8.3 渠道效果评估 (12)第九章客户关系管理 (12)9.1 客户信息管理 (12)9.2 客户服务与关怀 (13)9.3 客户满意度提升 (13)第十章营销效果评估与优化 (14)10.1 营销效果评估指标 (14)10.2 营销效果分析 (14)10.3 营销策略优化与调整 (14)第一章数字化营销概述1.1 数字化营销的定义数字化营销,又称网络营销或电子营销,是指企业运用互联网、移动通信、大数据、人工智能等现代信息技术手段,对产品、服务、品牌进行推广、传播和销售的一系列活动。
酒店式公寓在线预定与智能管理平台建设方案
酒店式公寓在线预定与智能管理平台建设方案第一章:项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目意义 (4)第二章:市场分析 (4)2.1 行业现状 (4)2.2 市场需求 (4)2.3 竞争分析 (5)第三章:功能需求分析 (5)3.1 用户需求 (5)3.1.1 用户注册与登录 (5)3.1.2 房源搜索与筛选 (5)3.1.3 房源预订与支付 (5)3.1.4 用户评价与投诉 (5)3.1.5 个人信息管理 (6)3.1.6 优惠活动与会员权益 (6)3.2 功能模块 (6)3.2.1 用户模块 (6)3.2.2 房源模块 (6)3.2.3 订单模块 (6)3.2.4 营销模块 (6)3.2.5 数据分析模块 (6)3.3 技术实现 (6)3.3.1 前端技术 (6)3.3.2 后端技术 (6)3.3.3 接口技术 (6)3.3.4 安全技术 (6)3.3.5 云计算与大数据技术 (6)第四章:系统架构设计 (7)4.1 系统架构 (7)4.2 技术选型 (7)4.3 系统集成 (8)第五章:用户界面设计 (8)5.1 界面风格 (8)5.2 界面布局 (8)5.3 交互设计 (9)第六章:数据库设计与实现 (9)6.1 数据库需求 (9)6.1.1 数据存储需求 (9)6.1.3 数据备份与恢复需求 (10)6.1.4 数据查询与统计需求 (10)6.2 数据库设计 (10)6.2.1 数据表设计 (10)6.2.2 字段定义 (10)6.2.3 索引设置 (11)6.3 数据库实施 (11)6.3.1 数据库安装与配置 (11)6.3.2 数据迁移 (11)6.3.3 数据库维护 (11)第七章:系统安全与稳定性 (12)7.1 安全策略 (12)7.1.1 物理安全 (12)7.1.2 数据安全 (12)7.1.3 网络安全 (12)7.1.4 应用安全 (12)7.2 系统稳定性 (12)7.2.1 系统架构 (12)7.2.2 负载均衡 (13)7.2.3 系统监控 (13)7.2.4 容错处理 (13)7.3 容灾备份 (13)7.3.1 数据备份 (13)7.3.2 系统备份 (13)7.3.3 灾难恢复 (13)7.3.4 恢复测试 (13)第八章:系统开发与实施 (13)8.1 开发流程 (13)8.1.1 需求分析 (13)8.1.2 系统设计 (14)8.1.3 编码实现 (14)8.1.4 集成与调试 (14)8.1.5 部署与维护 (14)8.2 测试与优化 (14)8.2.1 单元测试 (14)8.2.2 集成测试 (14)8.2.3 系统测试 (14)8.2.4 功能测试 (14)8.2.5 优化与调整 (14)8.3 系统上线 (15)8.3.1 准备工作 (15)8.3.2 数据迁移 (15)8.3.3 培训与宣传 (15)8.3.5 监控与维护 (15)第九章:运营维护与管理 (15)9.1 运营策略 (15)9.1.1 市场定位 (15)9.1.2 营销推广 (15)9.1.3 服务质量 (15)9.1.4 价格策略 (16)9.2 维护管理 (16)9.2.1 技术支持 (16)9.2.2 人员管理 (16)9.2.3 财务管理 (16)9.3 持续优化 (16)9.3.1 产品优化 (16)9.3.2 服务优化 (16)9.3.3 合作拓展 (16)第十章:项目总结与展望 (17)10.1 项目成果 (17)10.2 不足与改进 (17)10.3 未来发展展望 (17)第一章:项目概述1.1 项目背景我国经济的持续增长和城市化进程的加快,酒店式公寓作为一种新兴的住宿形式,受到了越来越多商务人士和旅游者的青睐。
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图片简介:本技术提供一种基于大数据的公寓管理看房推广系统。所述基于大数据的公寓管理看房推广系统,输入模块;显示处理模块,所述显示处理模块的输入端连接于所述输入模块的输出端;跟进引流模块。本技术提供的基于大数据的公寓管理看房推广系统,具有能够很好的对看房客户进行信息的分析的功能,通过设置的记录模块能够通过对看房客户进行信息的记录,再通过大数据模块进行分析,了解看房客户的经济状况,能够对不同经济的看房客户选择性的推荐楼买,并且通过跟进引流模块能够对看房客户进行跟进,进行楼盘介绍等,使得楼盘的信息能够进行宣传,有利于提高楼盘的销售水平,进而提高了该系统的全面性以及灵活。
技术要求1.一种基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,包括:
输入模块;显示处理模块,所述显示处理模块的输入端连接于所述输入模块的输出端;跟进引流模块,所述跟进引流模块的输入端连接于所述显示处理模块的输出端;记录模块,所述记录模块的输入端连接于所述显示处理模块的输出端;大数据模块,所述大数据模块的输入端连接于所述记录模块的输出端;登入模块,所述登入模块的输入端连接于所述记录模块的输出端。2.根据权利要求1所述的基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,所述记录模块包括输入
模块、个人信息记录和房产信息记录,输入模块主要通过外界的蓝牙连接以及U盘等进行传送房产信息,让人们进行浏览观看。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,所述跟进引流模块包括
电话回访、客服介入和推广发送,通过电话回访的方式,联系看房客户,询问购房的意愿。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,所述大数据模块包括学
历分析、工作分析和财务分析,通过对看房人的工作分析,进而判断看房人的能力,从而得知看房人的资金状况。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,所述登入模块包括人脸
识别登入和账号密码登入,通过设置的人脸识别,将看房的人进行登记。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,记录模块将对看房客户
进行房产信息记录,知道看房客户之前在哪里看过房子,并且之前是否有过房子等信息,充分了解看房客户的信息,进而能够更好的对看房客户进行楼盘推广,有利于楼盘更快的售出,提高销售业绩。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,所述跟进引流模块包括
推广发送,通过发送传单进行楼盘宣传,以及电话回访等,能够更好的了解看房客户的需求,起到很好的宣传效果。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,所述大数据模块包括学
历分析、工作分析和财务分析,对看房客户的学历分析以及财务分析,能够得知看房客户的经济能力,对不同价位的楼盘进行宣传,使得宣传的效果更好。
9.根据权利要求1所述的基于大数据的公寓管理看房推广系统,其特征在于,所述跟进引流模块包括
客服介入,通过微信添加看房客户,通过手机与看房客户进行联系沟通,介绍楼盘信息。
技术说明书一种基于大数据的公寓管理看房推广系统技术领域本技术涉及大数据的公寓管理领域,尤其涉及一种基于大数据的公寓管理看房推广系统。背景技术大数据是看房客户的数据,包括看房客户的学历分析、工作分析以及财务分析等,通过大数据能够得知看房客户的楼盘需求,进而能够针对性的对看房客户进行楼盘推荐,满足看房客户的需求,不仅提高了销售水平,还提高了楼盘的成交率。
目前,在公寓楼盘进行销售推广时,存在大量的缺陷,看房客户无法得到全面的公寓楼盘信息,导致楼盘的销售水平下降,并且对看房客户的数据少,无法针对的对不同需求的客户,推荐不同价位的楼盘,降低了楼盘的成交率,并且缺少对看房客户数据的收集,进而无法形成大数据,不仅降低了宣传效果,使得看房推广的效果差,还无法掌握更多的客户数据,无法满足客户需求,进而降低了推广的效果。
因此,有必要提供一种基于大数据的公寓管理看房推广系统解决上述技术问题。技术内容本技术提供一种基于大数据的公寓管理看房推广系统,解决了,在进行公寓楼盘推广时,现有的推广效果差,客户无法充分的了解公寓楼盘信息,不能满足客户需求的问题。
为解决上述技术问题,本技术提供的基于大数据的公寓管理看房推广系统,包括;输入模块;显示处理模块,所述显示处理模块的输入端连接于所述输入模块的输出端;跟进引流模块,所述跟进引流模块的输入端连接于所述显示处理模块的输出端;记录模块,所述记录模块的输入端连接于所述显示处理模块的输出端;大数据模块,所述大数据模块的输入端连接于所述记录模块的输出端;登入模块,所述登入模块的输入端连接于所述记录模块的输出端。优选的,所述记录模块包括输入模块、个人信息记录和房产信息记录,输入模块主要通过外界的蓝牙连接以及U盘等进行传送房产信息,让人们进行浏览观看。
优选的,所述跟进引流模块包括电话回访、客服介入和推广发送,通过电话回访的方式,联系看房客户,询问购房的意愿。
优选的,所述大数据模块包括学历分析、工作分析和财务分析,通过对看房人的工作分析,进而判断看房人的能力,从而得知看房人的资金状况。优选的,所述登入模块包括人脸识别登入和账号密码登入,通过设置的人脸识别,将看房的人进行登记。
优选的,所述记录模块将对看房客户进行房产信息记录,知道看房客户之前在哪里看过房子,并且之前是否有过房子等信息,充分了解看房客户的信息,进而能够更好的对看房客户进行楼盘推广,有利于楼盘更快的售出,提高销售业绩。
优选的,所述跟进引流模块包括推广发送,通过发送传单进行楼盘宣传,以及电话回访等,能够更好的了解看房客户的需求,起到很好的宣传效果。
优选的,所述大数据模块包括学历分析、工作分析和财务分析,对看房客户的学历分析以及财务分析,能够得知看房客户的经济能力,对不同价位的楼盘进行宣传,使得宣传的效果更好。
优选的,所述跟进引流模块包括客服介入,通过微信添加看房客户,通过手机与看房客户进行联系沟通,介绍楼盘信息。
与相关技术相比较,本技术提供的基于大数据的公寓管理看房推广系统具有如下有益效果:本技术提供一种基于大数据的公寓管理看房推广系统,该系统能够很好的对看房客户进行信息的分析,通过设置的记录模块能够通过对看房客户进行信息的记录,再通过大数据模块进行分析,了解看房客户的经济状况,能够对不同经济的看房客户选择性的推荐楼买,并且通过跟进引流模块能够对看房客户进行跟进,进行楼盘介绍等,使得楼盘的信息能够进行宣传,有利于提高楼盘的销售水平,进而提高了该系统的全面性以及灵活性。
附图说明图1为本技术提供的基于大数据的公寓管理看房推广系统结构框图;图2为图1所示的记录模块结构框图;图3为图1所示的跟进引流模块结构框图;图4为图1所示的大数据模块结构框图;图5为图1所示的登入模块结构框图;图6为本技术提供的放置箱内部结构示意图;图7为图6所示的滑槽的俯视截面示意图。具体实施方式下面结合附图和实施方式对本技术作进一步说明。请结合参阅图1、图2、图3、图4、图5、图6和图7,其中,图1为本技术提供的基于大数据的公寓管理看房推广系统结构框图;图2为图1所示的记录模块结构框图;图3为图1所示的跟进引流模块结构框图;图4为图1所示的大数据模块结构框图;图5为图1所示的登入模块结构框图;图6为本技术提供的放置箱内部结构示意图;图7为图6所示的滑槽的俯视截面示意图。基于大数据的公寓管理看房推广系统包括:输入模块;
显示处理模块,所述显示处理模块的输入端连接于所述输入模块的输出端;跟进引流模块,所述跟进引流模块的输入端连接于所述显示处理模块的输出端;记录模块,所述记录模块的输入端连接于所述显示处理模块的输出端;大数据模块,所述大数据模块的输入端连接于所述记录模块的输出端;登入模块,所述登入模块的输入端连接于所述记录模块的输出端。所述记录模块包括输入模块、个人信息记录和房产信息记录,输入模块主要通过外界的蓝牙连接以及U盘等进行传送房产信息,让人们进行浏览观看;
记录模块将对看房客户进行房产信息记录,知道看房客户之前在哪里看过房子,并且之前是否有过房子等信息,充分了解看房客户的信息,进而能够更好的对看房客户进行楼盘推广,有利于楼盘更快的售出,提高销售业绩。
所述跟进引流模块包括电话回访、客服介入和推广发送,通过电话回访的方式,联系看房客户,询问购房的意愿;
推广发送通过发送传单进行楼盘宣传,以及电话回访等,能够更好的了解看房客户的需求,起到很好的宣传效果。
所述大数据模块包括学历分析、工作分析和财务分析,通过对看房人的工作分析,进而判断看房人的能力,从而得知看房人的资金状况;
对看房客户的学历分析以及财务分析,能够得知看房客户的经济能力,对不同价位的楼盘进行宣传,使得宣传的效果更好。
所述登入模块包括人脸识别登入和账号密码登入,通过设置的人脸识别,将看房的人进行登记;基于大数据的公寓管理看房推广系统,还包括:放置箱1;所述放置箱1的底部固定连接有底座2,所述放置箱1的一侧固定连接有箱体3,所述箱体3的内部设置有电机4,所述电机4输出轴的一端固定连接有蜗杆5,所述蜗杆5的内表面螺纹连接有蜗轮6,所述蜗轮6的内表面固定连接有螺纹套筒7,所述螺纹套筒7的内部螺纹连接有丝杆8;
电机4的输出轴贯穿箱体3并延伸至箱体3的外部与蜗杆进行固定连接,带动蜗杆进行旋转;电机4电性连接与外界的电源以及控制开关进行连接,内部的电路连接,具体的型号均可根据实际需求进行选择,实现功能即可并且电机4为正反转电机4;
螺纹套筒7的外表面与放置箱1内壁一侧的底部进行转动连接,并且放置箱1内壁设置有槽,防止螺纹套筒7左右运动,起到限位的效果;
所述放置箱1内壁的底部固定连接有滑槽9,所述滑槽9内壁的两侧之间均固定连接有滑杆10,所述滑杆10的外表面均滑动连接有移动块11,所述移动块11的顶部固定连接有直齿板12,所述丝杆8的一端固定于所述直齿板12的一侧;
直齿板12上的齿牙与齿轮13上的齿牙相适配;通过直齿板12在滑槽9上滑动,提高在左右运动时的稳定性。所述放置箱1内壁的底部通过支撑板设置有齿轮13,所述齿轮13的外表面啮合于所述直齿板12的外表面,所述齿轮13的一侧固定连接有固定件14,所述固定件14的一侧转动连接有移动杆15。
所述放置箱1内壁的两侧之间均固定连接有长杆16,两个所述长杆16的外表面均滑动连接有滑动套17,两个所述滑动套17相对的一侧之间固定连接有移动板18,所述移动板18的两侧滑动连接于所述放
置箱1内壁的两侧,所述移动板18的底部固定连接有固定块19,所述移动杆15的顶端转动连接于所述固定块19的正面。
所述移动板18的顶部设置有显示装置20,所述显示装置20上设置有显示屏21,所述显示屏21的一侧设置有摄像头22,所述摄像头22的底部设置有控制板23;