科学技术在不断的进步，市场竞争日益激烈。对于企业来说，客户资源是获胜的重要资源之一，如何做到最大程度的满足客户就变得至关重要。因此，客户关系管理系统(CRM)应运而生。 然而，目前的客户关系管理多是以运营型为主，用于处理与客户有关的事务，但是这并不意味着企业真正理解了客户的需求，对于客户需求的真正理解应该源于对客户行为的有效分析，本文的研究工作就是以此为出发点而展开的。 根据目前的CRM系统的研究现状，笔者认为，有必要将数据仓库技术和数据挖掘技术整合到CRM系统中，形成一个能够为客户关系管理提供强大决策支持功能的智能系统。通过这一方法，使得CRM系统不仅仅可以对企业与客户接触的各个方面进行管理，还能提供强大的决策支持功能，从而真正做到在正确的时间通过正确的渠道给正确的人提供恰当的服务。根据这条思路，本文主要包括以下内容： 第一章对本文研究的重点：客户关系管理及其关键技术——数据仓库和数据挖掘技术进行了简单介绍，讨论了它们的重要性；并对本文研究的意义、全文的主要研究内容以及全文的概貌和组织结构作了简要论述。 第二章对客户关系管理进行了详细的研究。首先对CRM做了一个整体性的描述，然后，讨论了企业实施CRM的关键问题和实施步骤，接着，给出了CRM软件系统的一般模型和组成，并且重点讨论了分析型CRM的应用。 本文第三章对分析型CRM中的数据仓库的构建进行了详细的研究。首先探讨了现有数据库应用于决策分析时的不足、数据仓库的特征、数据仓库与CRM结合的意义等等。随后，给出了数据仓库的设计方法和一般步骤，并且结合具体例子讨论了构建用于CRM的数据仓库和基于数据仓库的CRM的体系结构。 本文第四章对客户关系管理中数据分析方法进行了研究。首先对联机分析处理(OLAP)做了一个整体性的描述。接着，介绍了数据挖掘技术，简述了几个常用的数据挖掘方法，并讨论了挖掘结果的兴趣度度量。在此之后，给出了各种数据分析方法在分析型CRM软件系统的具体应用。 根据前三章的论述，本文第五章介绍了笔者开发的基于数据仓库的分析型CRM系统原型。在本章中首先对一个基于数据仓库的分析型CRM系统原型进行了设计，包括确定体系结构、选择开发工具以及对关键环节的研究。然后给出一个系统的实例，并对其实际应用加以介绍。 本文第六章对全文的工作进行了总结，并对进一步的工作做了展望。