在以客户为导向的时代,客户关系管理可以持续与用户建立良好的互动关系,为客户提供真正需要的产品和服务。然而不同的客户需求各不相同,对其进行聚类划分分群并借助于多元统计分析中的聚类分析,可在企业堆积如山的数据中发掘有利于营销的具有商业价值的信息。应用聚类分析方法,从数据中找出相关的特征或模式,科学地进行客户细分,从而为企业进行客户分类管理提供依据,给企业制定合理的营销战略提供基础性的资料.　　 聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。聚类分析已被广泛应用于统计学、机器学习、空间数据库、生物学以及市场营销等领域。聚类算法可以分为基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法。层次聚类算法和基于划分的Kmeans聚类算法是实际应用中聚类分析的支柱,算法简单、快速而且能有效地处理大数据集。　　 本文的目的是通过对目标客户各指标的计算,测验目标客户群实际资料,给客户管理提供原始依据。将客户进行细分,针对不同类型客户合理分配企业的资源,从而保持客户并且争取更多的客户。　　 本文针对中冶连铸公司某下属公司05年至09年原始合同资料内容进行客户分析。运用聚类分析技术对客户的所在区域,合同内容,合同执行情况等数据进行聚类分析,了解区域客户情况,及时调整销售策略,以提高区域客户的合作力度并建立长期的伙伴关系。为企业制定合理的营销战略提供基础性的资料。