电信业正面临经营环境和市场格局的一系列变化。在新形势下,电信运营商必须注重培育企业核心竞争力。以“客户为中心”的CRM 管理非常适用于电信业,只有通过客户关系管理,了解顾客的需求,向其提供满意的产品和服务,企业才能生存和发展。应用CRM 重构电信业的管理模式是电信企业信息化管理发展的必然趋势。但是随着电信企业客户关系管理的深入展开,电信企业形成一个庞大的客户数据,在这些数据中隐藏着非常重要的信息,现代社会的竞争趋势要求对这些历史数据进行深层次的挖掘。虽然现在有了更强大的存储和检索工具,但是使用者发现在分析使用所拥有的信息方面变得越来越困难。在拥有庞大的数据库的基础上,只有结合数据挖掘技术,才能从大量的繁杂的数据中找到真正有价值的信息和知识。在这样的背景下,探讨数据挖掘技术在电信CRM 中的应用有非常重要的意义。本文主要研究数据挖掘技术建立电信客户消费模式。客户消费模式分析是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单、数据以及客户登记、调查档案资料等相关数据进行分析,结合客户的分类,提取客户的消费能力、消费习惯、消费周期等诸多方面的规则,利用这些规则对客户的行为进行分析和预测,从而为电信运营商的相关经营决策提供依据。本文首先介绍了数据挖掘的基本概念、挖掘的过程;然后详细的阐述了聚类分析和径向基函数神经网络的原理和算法;再根据数据挖掘的过程,阐述了如何运用上述算法构建客户消费模式模型以及智能决策系统。文章的最后作者总结了在本项目实践中的工作心得体会,提出了一些以后工作的改进方向。