数据挖掘也称为数据库中的知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Databases)。用数据库来存储数据,用机器学习的方法来分析数据,挖掘大量数据背后的知识,这两者的结合促成了数据挖掘的产生。目前数据挖掘逐渐发展成为一个多学科领域,涉及到多方面的技术,特别是和计算智能方法的结合越来越紧密。客户关系管理是一种新型管理方法,其重点是改善企业与客户的关系。随着电信行业的竞争日益激烈,电信运营商先后实现战略转型,纷纷引入客户关系管理理念,提高企业的竞争力。客户细分是有效运行CRM的基础,对客户进行合理细分,提供个性化、差异化服务,提高企业的竞争力。本文针对基于数据挖掘的客户关系管理系统中的客户细分,做了如下的工作:文章的绪论部分主要介绍了数据挖掘的基本理念,对数据挖掘技术的发展前景进行了展望,介绍了客户关系管理系统的国内外及淄博市张店区现状,介绍了论文的主要研究内容及论文的整体组织结构。本文第二章主要介绍了论文中实例研究所用到的关键技术,介绍了数据挖掘的功能、典型工具和常用分类,介绍了数据挖掘中的聚类分析算法,介绍了客户关系管理系统的主要内容。本文的案例实施要根据需求进行,因此在第三章对案例的需求分析进行了详细的介绍。本文的第四章和第五章主要介绍了数据挖掘在电信行业CRM中的主要应用,介绍了数据挖掘的工作流程,并以山东淄博张店区移动分公司的实际项目为依托,按照数据挖掘的基本流程,进行总体设计。在详细设计部分主要工作是提出了一种新的客户分群方法,创建了基于聚类分析的客户细分模型,并对模型进行了有效评估,根据分析结果,制定相应的推广计划和营销策略。本文最后讨论了数据挖掘的发展状况和进一步的研究方向。