本文以云南省黑色冶金产品质量监督检验站的业务数据为基础，以业务需求为背景，分析了研究客户业务行为的现实意义，认为基于业务数据的数据挖掘是一种获得客户知识的重要手段。本文详细介绍了数据挖掘的概念，分析了数据挖掘技术和方法，按实验室认可要求建立了实验室信息管理系统LIMS，实现客户业务管理、样品管理、资源管理、事务管理、网络管理、数据管理、报表管理等的一体化，为数据挖掘的数据源的获取和整合打下了基础。本文主要针对客户流失的主题，以CRISP-DM过程模型为蓝本，通过分析客户流失的业务特征，发现了影响客户流失的因素。经过抽取、清洗、转换等数据预处理工作，在原始业务数据的基础上，建立了可用于数据挖掘的数据挖掘库。使用决策树方法，建立了客户流失预测模型，发现了一些客户流失规律，为质检站开展业务和服务客户提供决策支持。本文针对质检机构的业务数据所作的挖掘研究从技术到实践证明是可行的，丰富了研究客户业务行为的手段，深化了质检机构的管理角度，开拓了思路，为其提高管理决策水平提供了依据。同时，本工作一定程度上也拓宽了数据挖掘技术的应用范围。