数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术。它从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。其目的是提高市场决策能力、检测异常模式、在过去的经验基础上预言未来趋势等等。目前,已被广泛应用于金融、保险、政府、教育、运输以及国防等领域。本文主要是研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析。首先对数据挖掘技术的产生和发展现状做了概括性的阐述,介绍了数据挖掘的概念、主要内容、模式和主要问题,以及数据挖掘的应用和发展;接着对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述,介绍了决策树中的经典挖掘算法。最后,针对现代企业管理中客户关系管理的问题,通过数据挖掘技术在大量的历史数据中进行挖掘分析,结合ID3算法对客户进行细分,挖掘出不同客户群的业务特征,向公司建议,针对流失倾向较高的群体,并结合这些客户对应的客户群特征,采取有针对性的客户挽留策略。在理论知识商业化应用方面,本论文进行了一次有意义的探索和尝试。