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文档简介

数据挖掘在南京烟草CRM系统中的应用的中期报告南京烟草CRM系统中应用数据挖掘的中期报告一、前言南京烟草公司是我国烟草事业的重要组成部分，其销售渠道众多、订单数量庞大，对于CRM系统的需求十分明显。通过对南京烟草公司的CRM系统进行数据挖掘，可以帮助企业更好地发现销售机会、了解客户需求、提高销售效率等。本报告对于数据挖掘在南京烟草CRM系统中的应用进行了总结与分析。二、数据挖掘目标通过对南京烟草CRM系统中的数据进行挖掘，本项目旨在实现以下目标：1.探索南京烟草公司的客户特征和行为模式，了解不同类型客户在购买烟草产品上的差异。2.帮助销售团队找出更多潜在客户，早期发现销售机会。3.通过对销售数据的挖掘，帮助销售团队更好地预测销售额和订单量。4.优化销售流程，提高效率，减少工作量。三、数据挖掘方法根据目标需求，本项目选用了以下数据挖掘方法：1.分类：通过对销售数据进行分类处理，探究客户在购买烟草产品上的差异。2.关联分析：寻找销售数据中的关联规则，分析不同品类产品之间的潜在联系，从而为销售团队提供销售策略。3.预测：选择预测模型，训练并测试模型，在实际销售中使用模型来预测未来销售额和订单量。4.聚类：通过对客户特征数据进行聚类分析，发现不同类型的客户群体，为销售团队提供更精准的营销策略。四、数据挖掘实现1.数据清洗本项目使用的数据为南京烟草CRM系统中的销售数据，数据来源为公司ERP系统。由于数据来源多样，数据格式不统一，因此先进行了数据清洗，处理了数据中的缺失值、异常值等。2.数据探索与分析通过对数据进行探索和分析，本项目发现南京烟草公司的客户类型主要分为个人客户和企业客户，其中个人客户占比大约为60%，企业客户占比大约为40%。个人客户认可的品牌主要有中华、玉溪、苏烟等品牌，而企业客户认可的品牌更多元化，主要以国家品牌为主。本项目还对销售数据进行了关联分析，发现了不同产品之间的潜在联系，在销售中可以利用这些联系来设计销售策略。3.预测模型建立为了预测未来销售趋势，本项目建立了基于回归模型的销售趋势预测模型，使用了多元线性回归、岭回归等方法来建立模型。通过对模型进行训练和测试，发现模型的预测准确度可以达到80%-90%。4.客户分析本项目将个人客户和企业客户进行了区分，并对客户特征数据进行了聚类分析，确定了4种不同类型的客户群体。通过对每种类型客户的特征进行分析，本项目可以给销售团队提供更精准的营销策略。五、总结通过本次项目，我们对南京烟草CRM系统中的数据进行了挖掘和分析，实现了对客户、销售数据的深入探究。本项目使用的数据挖掘方法包括分类、关联分析、预测、聚类等，以及多种模型和算法。通过对销售数据的分析，本项目发现

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