经济全球化、市场国际化的发展，物流产业有了长足的发展，逐渐成熟，并成为极具活力的产业之一。第三方物流异军突起，给物流产业注入了新的活力，正在以日新月异的速度突飞猛进。信息化是第三方物流的基础，客户管理是企业动力的新增长点。随着信息技术的发展，传统的商业模式发生了根本性的变化，建立和维持客户关系成为企业取得竞争优势的最重要的基础。 随着物流企业管理信息系统不断完善，企业积累了大量的客户信息和产品数据。如何充分利用这些数据，提高第三方物流企业的服务水平是摆在众多企业家面前的难题。数据挖掘技术为解决这个难题带来了希望。 数据挖掘就是从大量数据中发现潜在规律、提取有用知识的方法和技术。近年来，数据挖掘技术受到普遍关注，成功应用于很多领域，尤其是银行、电信、保险、零售等领域。但数据挖掘技术应用于物流业的研究比较少，更不用说针对第三方物流。第三方物流是高度信息化的产业，企业积累了大量的客户资料和营销数据。如何从中挖掘出潜在的规律，指导企业的客户关系管理和营销决策，是本文的研究目的所在。 本文首先总结第三方物流的特点，着重分析了第三方物流企业客户服务特点以及第三方物流服务顾客满意度的特性。然后综合分析了数据挖掘技术的发展以及各种商业应用模型，提出了一种有约束的关联关则挖掘方法(CFP算法)，对该算法进行了详细的论述和实例验证；接着全面阐释客户关系管理(CRM)的新理念，从物流行业角度剖析了客户关系管理的特点和功能，并把数据挖掘技术应用于客户关系管理中，着重分析了分析型CRM系统的设计要求和数据挖掘在CRM中的实施过程，提出了第三方物流企业客户关系管理的体系结构。最后结合大田物流集团的快递运营业务，以实际业务数据设计并实施了一个数据挖掘项目，阐述数据挖掘项目实施的具体内容和流程，发现了企业的重点客户及其特征。 本文主要的研究工作如下： 1.提出了基于FP-树挖掘有约束频繁模式的方法(CFP算法)。 2.分析了第三方物流CRM的特点，提出了物流企业客户关系管理系统要求。 3.提出了第三方物流企业客户关系管理的体系结构和实现方法，初步实现了物流营销管理CRM系统的基本功能。 4.设计、实现了物流营销数据挖掘项目，发现了重点客户的特征以及挖掘出企业的重点客户。 本文针对上述研究内容，进行了大量的实验研究和论证。结果表明，本文所提出的CFP算法是有效的，达到了该领域的前沿水平。设计实现的大田营销管理系统取得了软件著作权，是物流行业的新型软件，得到了客户的高度赞扬，可以推广。