加入WTO后，国内烟草商业企业面临着专卖体制的逐步弱化和国外强势烟草企业激烈竞争的巨大压力。因此，客户变得越来越重要，掌握客户的需求趋势、加强与客户的联系，有效地管理和维持客户资源，是取得市场竞爭优势的关键。客户关系管理(Customer Relationship Management，简称CRM)已成为企业增强竞爭力的核心系统。本文主要研究内容着重针对企业CRM的应用研究以及数据挖掘技术(Data Mining，简称DM)在其中的应用这一课题来展开的。近些年，随着中国烟草商业企业MIS系统的发展应用，已经逐步积累了大量的客户信息和经营数据，由于数据量过于庞大，传统的报表分析等处理方法已难以满足用户的需求，迫切需要新知识、新技术来解决这个问题。实际工作中要求有一种工具可以对客户信息及其经营数据进行分析，发现其内在规律性，从而达到实施CRM系统的效果。本文主要研究成果如下：首先，根据当前烟草商业客户关系管理业务的需求，提出了一个作者全程参与设计实现的CRM系统应用框架，该框架结合了烟草商业工作实际，完成了数据的处理及数据仓库的设计、CRM系统整体业务模型以及系统技术实现框架等方面。其次，基于聚类分析的K-均值算法实现客户分类功能，在设计过程中基于应用层面对客户分类数、贡献度、诚信度等分类指标设定了约束条件，使算法实现更贴近于实际工作的要求。再次，根据实际应用，分析整理出一套适合烟草用户数据分析的数据模型。以统计理论为基础，结合用户数据特点给出了分组分析、进度分析、相关性分析等多种数据分析方法的实际应用，并通过大数据量的验证，提高了数据分析的准确性，从而增加了CRM系统中相关决策的可信性。