1982年,John Maisbitt曾在他的著作Megatrends(大趋势)写道:―we are正如John Maisbitt在他1982年的著作Megatrends(大趋势)中写道:虽然我们被信息所淹没,但我们仍然渴望知识。随着信息技术、自动数据收集工具和成熟的数据库技术的不断发展,使得大量数据存储在数据库、数据仓库和其它信息仓库中。作为一个必然的结果,从已有的数据中利用知识,已经成为各个社会经济生活部门的一种迫切需求,例如:市场分析与管理、风险分析与管理、欺诈检测与管理等等。　　我们都知道一个好的数据、一个好的数据利用战略再加上一个合理的决策支持系统将对管理者在决策制定过程中的不同管理水平提供有意义的建议。但实际上,由于数据的复杂性以及在决策制定过程中的模型的复杂性,所以这个问题并不容易解决。在过去20年里,我们已经见证了利用已有数据的多元化方法来建立决策支持系统,以支持决策制定过程的重大发展。这些尝试确实对解决许多日常事务有着巨大的贡献。　　然而,随着日益增多的多样化的领域以及他们在社会经济生活中的任务,多元化的问题也越来越多。因为,新问题的复杂性比之前存在的问题更加复杂,所以传统的管理方法有时在解决问题时似乎没有效果或部分有效果。　　因此,决策支持系统在管理中的应用是一个迫切的要求需求。作为一个确定的结果,决策支持系统、有效和高效地利用现有数据的方法,以提高决策支持系统在日常事务的质量的研究工作,对于世界各地的学者来说仍然是一个大的挑战。　　客户分类是在客户关系管理中的主要成分之一。客户关系管理(CRM)包括一个整体的流程和使支持业务战略的系统,来与特定客户建立长期盈利的关系。客户数据以及IT技术工具是形成任何被建立的成功战略(CMR)的基础.　　此外,为了形成竞争的优势,那些在可接受的时间内需要被进行处理的巨大消息量,静态信息和动态信息,因特网网络的快速增长及其相关技术增加了营销的机会和改变了自动分类工具之间的关系变得更加重要。　　因此,本论文的目的是:　　·关于数据挖掘的概念,数据挖掘的模型以及在管理中的应用的研究　　·嘈杂和减少冗余的数据的方法:概念和模型的研究　　·商业智能、决策支持系统的概念与体系结构以及他们在管理中的应用的研究　　·通过有效和高效地利用已有的数据,研究并提出一个解决方案以提高病人分类问题中决策支持系统的质量。　　·研究并提出一个解决方案,以提高客户分类中失衡问题中决策支持系统的质量。　　·研究并提出一个解决方案,以提高在客户分类中数据不完整问题中决策支持系统的质量。