现代社会,信息技术广泛的应用到各行各业,提高了相关部门的效率、效益,同时也积累了大量的数据信息。为了使这些数据真正成为有用的资源,并从中及时发现有用的知识,提高信息的利用率,人们采用数据挖掘技术来处理这些信息。近年来,数据挖掘技术在商业社会中获得了广泛的关注,变得越来越普及。CRM (Customer Relation Management,简称CRM)的目标是通过管理与客户间的互动,提高客户价值、客户满意度、客户忠诚度,并发现市场和销售渠道,发现新的客户,提高客户利润贡献率,最终实现企业的社会效益和经济效益的提高。将数据挖掘技术应用于客户关系管理可以显著提高企业的经济效益。随着我国酒店业日益发展且与国际接轨,酒店营销意识在我国酒店业中得到发展,成功的使用CRM系统是酒店在激烈的市场竞争中处于不败之地的有效保证。酒店营销分析内容很多,本文研究目标是：对酒店营销管理人员的决策及管理提供支持的CRM系统进行研究和设计。研究重点是：酒店客户价值的分析和管理,其中利用数据挖掘知识中K-means聚类、C4.5决策树算法对客户进行细分研究是主要研究内容。通过研究分析掌握了客户层级的分布之后,酒店营销部门就可认真规划,根据客户不同的价值制定相应的关怀和优惠措施,吸引现实客户多来消费,保持或升级成为高级客户；对潜在客户制定进行相应的营销策略、方法,使潜在客户发展为现实客户,最终提高酒店的效益。本文从对原始数据ETL开始,构建了酒店CRM数据仓库,深入研究了K-means聚类算法、C4.5决策树算法在客户细分中的应用,建立了客户价值评价模型,最终实现基于中间件技术的酒店营销分析软件的设计。主要研究成果如下：(1)实现了对原有数据的数据ETL；实现采用星型和雪花型相结合的方式构建酒店CRM数据仓库模型；得到与营销分析有关的数据子集。(2)运用K-means聚类算法实现客户细分的数据预处理,运用C4.5决策树算法对客户进行细分。(3)设计了以客户当前价值和增量价值为指标的酒店客户价值评价模型,并根据价值划分客户群。(4)基于中间件技术的CRM系统实现。