11、利用SharePoint与Microsoft Dynamics CRM提升业务效率

利用SharePoint与Microsoft Dynamics CRM提升业务效率

1. 引言

在当今的商业环境中,有效的文档管理和数据分析对于企业的成功至关重要。SharePoint作为文档管理和协作解决方案的市场领导者,与Microsoft Dynamics CRM结合使用,可以显著提高团队的生产力。同时,商业智能(BI)在客户关系管理(CRM)中也起着关键作用,能够帮助企业做出更明智的数据驱动决策。

2. SharePoint与Dynamics CRM的集成
2.1 集成的必要性

虽然Microsoft Dynamics CRM允许将文档作为注释附加,但存在固有局限性,例如无法使用内置功能搜索附件内容。因此,利用SharePoint的文档管理和搜索功能,将文档附件存储在SharePoint中是很有必要的。

2.2 具体操作步骤
  • 创建自定义解决方案的准备工作

    • 创建自定义按钮:在要存储文档集成的实体顶部创建自定义按钮。
    • 创建SharePoint站点:用于存放文档库。
    • 创建文档库:用于存储文档。
    • 创建新实体:在Microsoft Dynamics CRM中创建新实体来存储文档的ID。
    • 创建自定义属性:包括CRMRecordID、OrganizationID、EntityName等。
    • 创建自定义ASPX应用程序:用于将文档上传到SharePoint。
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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