从我国内衣行业来看，很多企业都在寻求改善服务质量和提高市场竞争力的方法，竞争变得越来越激烈。随着市场竞争的不断升级，内衣企业非常需要在市场经营方面增强自己的判断能力，以提高企业决策层的能力。在这种市场形式下，内衣行业充分认识到用户对于企业的重要性，并且在客户管理上投入了更多的精力。G内衣公司花了很大的力气在积累客户的相关信息方面，但是始终无法有效的进行客户关系管理，这是因为在客户关系管理系统中需要进行分析、组织和理解这些客户信息，这样有效的客户知识才能够构建，而采用数据挖掘技术能够把满意的分析结果提供给系统的用户。　　本文结合 G内衣公司客户数据的特点讨论了数据挖掘与客户关系管理的相互关系及其分类情况，并且通过构建客户行为模型实现了多元模型的归类，同时对客户按照客户群进行了分类，从而能够对其中较为重要的客户群进行识别。论文还根据对数据挖掘算法在客户关系管理中应用方案，提出了相应的数据挖掘算法，以满足 G内衣企业对客户流失预测方面的要求。　　论文首先对数据挖掘技术进行了介绍，并且对内衣行业客户关系管理的特点、客户关系管理和数据挖掘的关系进行了阐述；其次论文分析了 G内衣公司的客户关系管理现状，分别对 G内衣公司在客户关系管理中遇到的问题，G公司客户的流失形式，以及内衣企业客户流失因素进行了分析；然后论文根据内衣企业的客户流失预测要求提出了客户流失预测模型的构建方案，并对预测模型的总体架构、改进的决策树挖掘算法进行了重点研究；最后论文讨论了数据挖掘在 G内衣公司客户关系管理中的应用方案，并且对预测模型的实施效果进行了分析，从而验证了 G内衣公司用户流失预测模型构建方案的可行性和正确性。