【摘 要】
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文章提出一种基于NPS算法的满意度画像分析方法,该方法基于天、月和地市、网元粒度对短板指标集进行汇总、统计和展示,并进行短板分析,找出质差短板指标和地市,进行定界分析
【基金项目】
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武汉市市属高等学校教学研究项目“极限编程方法在计算机语言教学中的应用研究“（项目编号：2013094）;湖北省教育科学规划2017年度一般课题“SPOC混合教学下学生学习行为分析和预测研究”（项目编号：2017GB030）资助
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文章提出一种基于NPS算法的满意度画像分析方法,该方法基于天、月和地市、网元粒度对短板指标集进行汇总、统计和展示,并进行短板分析,找出质差短板指标和地市,进行定界分析并给出优化建议;依据短板指标分析,预测未来可能出现问题点,提前派单,对网络问题进行故障排查、优化,提前解决可能出现的问题,减少用户投诉率;利用对优化问题、用户投诉、感知情况的回访信息,综合评估预测结果对用户满意度的影响。
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