农信银行多级帐户管理系统设计与实现

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近年来,随着人民银行及地方财政部门加强对财政专用账户的管理力度,出台了大量财政账户管理细则,使得目前的财政账户管理系统很难满足于基层客户的需求。大量的基层账户仍然使用手工记账,计息的原始方式。针对此问题,本文提出了多级账户管理系统的设计方案。通过对系统的实现,解决了当前财政账户管理困难的现状。应用数据挖掘技术于账户评估,并根据评估结果提出账户管理的建议。主要工作可总结为以下几个方面:首先,对多级账户管理系统工作原理进行了综述,分析了目前帐户管理系统不足之处。在此基础上,对多级账户管理系统进行了详细的需求规格分析,对系统要实现的具体功能进行描述。其次,在需求分析的基础上,对系统进行了概要设计和详细设计,从软件工程流程的角度完整地对系统的框架、功能、接口等各个细节进行了设计,并完整实现整个系统,对实现后的多级账户管理系统进行了多方面测试。最后,基于数据挖掘技术中的聚类方法对账户进行聚类分析,为管理决策提供相应的信息支持。
摘要第3-4页
Abstract第4页
目录第5-7页
第1章 绪论第7-10页
    1.1 引言第7页
    1.2 国内现状第7-8页
    1.3 本文工作第8-9页
    1.4 论文内容安排第9-10页
第2章 需求规格说明第10-34页
    2.1 引言第10页
    2.2 系统设计原则第10-11页
    2.3 功能描述第11-19页
        2.3.1 多级账户管理系统适用范围第12页
        2.3.2 账户管理第12-16页
        2.3.3 系统主要功能需求第16-19页
    2.4 非功能性需求第19-20页
    2.5 总体结构第20页
    2.6 一般约束第20-21页
    2.7 系统管理员功能需求第21-28页
        2.7.1 机构信息管理第21-22页
        2.7.2 柜员信息管理第22-23页
        2.7.3 日终处理第23-24页
        2.7.4 导入导出管理第24-26页
        2.7.5 账户DAC重置第26页
        2.7.6 网管密码重置第26-27页
        2.7.7 角色信息管理第27-28页
    2.8 查询打印管理第28-34页
        2.8.1 总账户信息查询第28-29页
        2.8.2 子总账户信息查询第29-30页
        2.8.3 子账户信息查询第30-31页
        2.8.4 交易流水信息查询第31-32页
        2.8.5 利息明细信息查询第32-33页
        2.8.6 开销户信息查询第33-34页
第3章 多级账户管理系统详细设计第34-58页
    3.1 引言第34页
    3.2 设计原则第34-58页
        3.2.1 多级账户管理系统逻辑模型第34-35页
        3.2.2 多级账户管理系统系统模型第35-36页
        3.2.3 多级账户管理系统业务模型第36-39页
        3.2.4 统一的Struts交易调度机制第39-46页
        3.2.5 多级账户系统功能设计第46-48页
        3.2.6 多级账户的处理方式第48-49页
        3.2.7 核心流水分发记账处理第49-50页
        3.2.8 机构上线时的初始化处理第50页
        3.2.9 调整记账交易处理第50-51页
        3.2.10 财政管理业务系统逻辑模型第51页
        3.2.11 结息清单的打印第51-52页
        3.2.12 弱日终处理第52页
        3.2.13 表结构设计第52-53页
        3.2.14 柜员操作权限设计第53-54页
        3.2.15 多级账户管理系统保密性设计第54-55页
        3.2.16 多级账户管理系统扩充性设计第55页
        3.2.17 系统可维护性设计第55页
        3.2.18 外部接口设计第55-58页
第4章 系统部署与测试策略第58-65页
    4.1 引言第58页
    4.2 系统部署第58页
    4.3 软件接口第58-60页
    4.4 硬件及网络环境第60页
    4.5 安全性考虑第60页
    4.6 性能测试第60-62页
    4.7 项目实现展示第62-65页
第5章 基于数据挖掘的账户管理策略研究第65-75页
    5.1 引言第65页
    5.2 建立账户研究方案及数据模型第65-67页
    5.3 聚类方法第67-68页
    5.4 数据抽样及数据预处理第68-69页
    5.5 样本聚类处理第69-70页
    5.6 聚类结果评估第70-72页
    5.7 账户管理策略分析第72-75页
第6章 总结与展望第75-77页
参考文献第77-79页
致谢第79页
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