随着中国加入WTO,市场经济逐步发展和完善,零售企业之间的竞争也日趋激烈,商家已经逐渐认识到客户对于企业的重要性,因此,更好地为客户提供高质量的个性化服务,提高客户满意度,保持和发展高价值的客户,已经成为企业开展业务的一个紧迫的课题。本文是基于苏州市科技攻关项目——基于新一代互联网的辅助决策系统的要求进行研究开发的。本文重点研究数据挖掘技术在零售业客户关系分析中的应用。包括零售业客户关系的多维分析处理;零售业客户挖掘模型的设计与分析;客户购买的频繁度和关联分析;提出了推理机在零售业客户关系分析中应用的设想;并通过超市提供的实际数据进行了实证分析和验证。本文着重从以下几个方面进行研究:(1)通过OLAP,发现不同客户的购买趋势和爱好,发现不同类型客户对媒体促销方式的反应等。(2)通过对会员客户资料的分析,建立客户价值预测模型,其模型可以对新客户或潜在客户进行价值评估和预测;进行客户的购买频繁度关联分析,分析发现购买商品之间的关联性;通过建立OLAP数据挖掘模型可以进行对维的分析和预测。(3)通过OLAP和数据挖掘分析得出的知识,以数据库表的方式进行存储,并尝试将推理机应用到零售业客户关系分析中,用正向推理策略对IF And THEN规则表示的知识进行推理。本文的简单推理机应用于零售业客户关系分析中的设想,据查资料,目前还没有研究,更没有该领域的应用系统,本文是一种尝试和创新。