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数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用的中期报告
1.研究背景
客户关系管理是企业重要的管理模式,通过对企业与客户之间的互动关系进行分析与管理,实现客户价值最大化并达到企业利润最大化的目标。随着互联网、移动互联网等技术不断发展和潮流的变迁，未来客户关系管理也会发生不可避免的变化，怎样有效处理大数据也是提高客户关系管理系统有效性和快速反应能力问题的关键所在。
数据挖掘技术是指利用机器学习、模式识别、统计学等多种技术从具有潜在价值的大量数据中获取知识的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于市场调研、客户行为分析、销售预测、信用评估等领域，其应用将大大提高客户关系管理的效果。本文旨在探究数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用。
2.研究内容
本文以客户关系管理系统为研究对象，主要探究以下内容：
2.1.数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用情况
通过对已有文献资料的归纳整理以及企业案例分析，探究数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用情况，如客户群体的细分、预测客户流失等。
2.2.数据特征提取
数据提取是数据挖掘的首要步骤，本文重点对数据特征提取进行研究，挖掘存在于大量数据中的关键信息，提高客户关系管理决策的准确度与灵活性。
2.3.客户流失预测分析
客户流失率是衡量客户关系管理系统异常情况的一个重要指标，而客户流失预测分析是企业有效处理客户流失问题的关键手段和重要工具。本文将探究利用数据挖掘技术进行客户流失预测分析，以提高客户关系管理系统针对客户流失的威胁反应能力。
3.研究方法
基于以上研究内容，本文主要采用以下方法：
3.1.案例分析
本文通过对已有文献资料和企业案例的收集和分析，从实际案例出发，说明数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用效果。
3.2.数据处理与分析
本文通过对现有客户关系管理系统数据进行提取、清洗、加工等过程，建立数据分析模型，实现对客户关系技术的精准分析与决策。
3.3.模型建立与实现
在数据挖掘的过程中，需要建立相应的模型。本文通过编写数据挖掘算法进行模型建立，通过具体实例进行验证，以便建立一个更加准确和完备的客户关系管理模型。
4.预期结果
经过以上研究方法的实施，预计本文将对客户关系管理系统中数据挖掘技术的应用进行探究，并提出完善的客户关系管理模型，改善客户关系管理系统的反应能力和决策效果。