本文详细分析了目前国内外电信行业的激烈竞争形势,通过了解数据挖掘技术在电信行业CRM 中的应用研究的现状,提出面对电信业的竞争日益白热化,搞好客户关系管理成为电信企业维持竞争力的重要因素之一。面对电信行业客户数据爆炸式增长,将数据挖掘技术引入电信客户关系管理中是电信企业提高决策效率的关键。因此,对数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用这一课题的研究就显得非常必要。虽然,目前国内外对该课题的研究已经越来越成熟,但是就数据挖掘技术本身而言,许多数据挖掘技术方法和算法上仍然存在不足,有待进一步对其进行研究。本文对这个课题的研究主要有三个方面的内容: 首先对数据挖掘技术在电信业客户关系管理中应用研究的基本理论知识进行了全面的分析和研究,分别介绍了数据挖掘和客户关系管理的相关概念,并通过介绍电信客户关系管理中客户流失分析数据挖掘模型的建立过程来说明数据挖掘技术在电信客户关系管理中的挖掘过程。然后深入研究电信客户关系管理中所采用的数据挖掘技术和方法,尤其是关联规则算法的研究,针对常用关联规则算法——Apriori 算法进行研究分析,找出该算法的缺点,针对其在关联规则更新和数据库更新方面占用计算机资源多和能耗大方面的缺点,对关联规则更新算法进行分析,就数据库不变、支持度改变这一关联规则更新情况,在已有关联规则更新算法IUA 算法的基础上提出改进后的NEWIUA 算法,并证明该算法是正确的并且更加有效采的。最后,针对重庆某电信企业的部分城区客户业务数据,利用关联规则算法挖掘该电信企业针对客户提供的几个主要业务之间的关系,并确定各业务之间的相互影响,为电信企业的业务提供和产品交叉销售等方面决策提供帮助。