随着现代信息网络技术的飞速发展，电子商务作为经济活动的一个新热点，正在影响着整个社会的经济运行结构。在电子商务环境下，客广是企业的重要资源与财富，是企业生存与发展的基础，客户关系管理的理念应运而生。企业客户关系管理系统中存储着大量的历史数据，并没有得到充分利用。数据挖掘技术作为电子商务系统的重要应用技术之一，将为电子商务公司的客户关系管理提供强有力的支持。　　 本文主要研究了数据挖掘技术及其在客户关系管理中的应用。论文以数据挖掘技术的应用研究作为核心，结合电子商务平台的特点讨论了数据挖掘系统的设计以及它在面向客户关系管理系统中的实现。本文主要就以下几个方面的问题展开了研究和探讨：　　 (1)在客户关系管理系统中，存在着丰富而复杂的客户数据，通过分析数据之间的联系，确立了ER模型，并在此基础上，设计了数据仓库模型。　　 (2)在解决客户的获取问题时，综合考虑了数据挖掘技术在客户细分和客户盈利能力方面的应用。通过对数据挖掘各种算法的比较和分析，考虑到B/S模式和算法的分类准确性和时间复杂度，选用决策树ID3算法对客户获取问题进行分析和挖掘。　　 (3)在已有研究的基础上，通过对决策树ID3算法进行分析，对算法进行了基于数据库环境的设计；并且对算法进行了基于软件思想的设计，通过编程实现，测试了算法在B/S模式下的运行效果。　　 (4)通过学习和研究，在参考实际项目开发经验的基础上，尝试将客户关系管理系统中的商业逻辑与数据挖掘功能平滑集成，开发了基于数据挖掘技术的客户关系管理系统。介绍了该系统的常用功能及商业价值，并通过实验分析了决策树在客户的获取问题中的客户分类和预测作用。　　 本文的研究对数据挖掘技术在客户关系管理中的应用和推广有一定的意义，对管理者进行市场营销和资源配置改善的决策具有一定的参考价值。