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龙图腾网获悉北京神州云动科技股份有限公司申请的专利一种基于CRM客户数据分析的项目数据记录分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121189998B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511284083.6，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权一种基于CRM客户数据分析的项目数据记录分析方法及系统是由孙满弟设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CRM客户数据分析的项目数据记录分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CRM客户数据分析的项目数据记录分析方法及系统，涉及数据处理技术领域，解决了现有技术中CRM客户数据与PM项目数据孤立，同时现有项目成功预测模型依赖传统特征，未挖掘核心指标深层时序特征的技术问题，包括：从CRM提取客户历史行为数据与从PM系统提取项目执行数据，然后计算项目‑客户关联强度数据，构建并训练客户‑项目动态关联模型，并基于项目执行数据计算多维项目健康指数，构建机器学习分类模型，以关联强度指数与健康指数为核心特征，通过对应子网提取深层时序特征，结合时序注意力层融合特征，输出项目成功概率，最后构建管理仪表盘实时展示关键指标。

本发明授权一种基于CRM客户数据分析的项目数据记录分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于CRM客户数据分析的项目数据记录分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：从CRM提取客户历史行为数据，同时，从PM系统提取项目执行数据； S2：基于所述客户历史行为数据与项目执行数据，计算项目-客户关联强度指数，并构建客户-项目动态关联模型，对构建好的客户-项目动态关联模型进行训练； S3：基于所述项目执行数据，计算多维项目健康指数，并基于历史数据设定健康指数阈值，所述多维项目健康指数值低于所述阈值时触发预警； S4：构建机器学习分类模型，将所述项目-客户关联强度指数与所述多维项目健康指数作为核心特征，与传统特征一同输入至所述机器学习分类模型，该模型通过关联强度分析子网与健康度分析子网分别提取客户关联与项目健康的深层时序特征，并经时序注意力层融合所有特征，以学习不同项目阶段下各特征的动态权重，最终输出项目成功概率； S5：构建管理仪表盘，用于实时展示每个项目的项目-客户关联强度指数、多维项目健康指数以及项目成功概率； 所述步骤S1，包括以下步骤： 从CRM提取客户历史行为数据，包括：历史交易记录、客户支持数据以及客户交互数据； 所述历史交易记录包括交易额、频率和产品线，所述客户支持数据包括工单数量和平均解决时间，所述客户交互数据包括关键人沟通频率和会议次数； 从PM系统提取项目执行数据，包括：任务完成进度、里程碑达成时间、预算消耗率以及资源投入工时； 所述构建客户-项目动态关联模型，包括以下步骤： 以周为时间窗口，将项目生命周期划分为连续时间窗口序列以周为时间窗口，将项目生命周期划分为连续时间窗口序列，其中，为当前窗口，为时间窗口的编号； 实时更新各窗口的各个分层指标； 采用滑动平均算法对各分层指标进行平滑处理； 引入时间衰减因子，对超过3个月的历史数据实施指数级权重衰减，当前窗口的项目-客户关联强度指数的计算，具体为： 其中，为当前时间窗口，即第周的项目-客户关联强度指数，、和分别为交易关联度、支持关联度以及交互关联度的分层指标序号，、和分别为交易、支持和交互各分层指标的基础权重，为历史窗口偏移量，为取与12中的较小值，为时间衰减因子，为经过滑动平均平滑处理后，第窗口的第个交易分层指标值，为经过滑动平均平滑处理后，第窗口的第个支持分层指标值，为经过滑动平均平滑处理后，第窗口的第个交互分层指标值； 所述对构建好的客户-项目动态关联模型进行训练，包括以下步骤： 选取过去3年内已完成的项目作为训练样本，每个样本包含项目全生命周期内各时间窗口的原始分层指标数据，以及人工标注的5分制项目关联质量标签； 采用1D-CNN时序特征提取模块与GRU动态权重学习模块； 损失函数采用加权均方误差，优化器采用Adam自适应优化算法，初始学习率设为0.001，每50个训练周期衰减50%； 模型输出各窗口的客户-项目关联强度指数以及分层指标贡献度。

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