随着移动网络的普及,电子商务交流、移动终端及社交网在很大程度上增大了网络的应用范围,而现如今,网络数据几乎涵盖到社会中的各个领域,而其给国家政治、文化及经济,还有公民的生活带来了巨大的变化。通信企业是一个典型的客户规模大、数据量大、数据及时性高的行业,然而随着移动互联和大数据时代的到来,通信领域的竞争越演越烈,运营商不仅要面对传统同行之间的竞争,同时还要面对微信、微博等OTT企业的竞争,运营商存量客户流失及“被管道化”趋势明显;面对日益严重的发展问题,通信运营商只有通过数据挖掘技术将庞大的客户规模进行细分,按照ARPU值(客户价值)、离网倾向、产品需求、服务需要等多维度了解客户信息,并建立一个良性的交互平台,从而更有效的提升运营商的服务水平、提升产品的价值匹配,进而有效改善客户关系、提升企业竞争实力。本论文从数据挖掘的基本理论出发,分析了数据挖掘技术的相关理论和基本概念、体系结构和逻辑功能,在这基础之上,研究了CRM系统数据挖掘技术的应用,并对CRM中数据挖掘的系统结构和数据挖掘过程进行了讨论,在各种数据挖掘的方法中,本文根据工作实际需要着重研究了决策树分类方法。针对ID3算法复杂、噪音数据干扰较大的缺点,本文提出了利用变精度粗糙集模型改进ID3算法,并对改进做出了分析。按照数据挖掘算理论及ID3数据挖掘算法,结合成都移动有限公司的业务支撑系统的实际需要,设计并实现了基于数据挖掘的数据仓库,并且在原有单一的CRM系统基础上设计并实现了基于ID3算法、具备智能数据挖掘的新业务支撑管理信息系统。最后,本文设计并实现了基于J2EE三层架构和EJB技术的成都移动营销服务支撑系统,该系统不仅可以满足日常基本数据处理工作需要,同时这个系统还可以利用数据挖掘技术实现精确目标客户获取和营销活动实施,并对运行结果进行了分析。