随着企业业务的发展,企业积累了大量的客户的历史消费数据资料,如何从这些大量的数据中发现对公司有价值的信息,成为公司将来决策的一个重要的部分.数据挖掘技术已经逐渐应用到了银行、保险公司以及零售行业的数据库销售中,并且取得了不错的业绩.该文主要从数据库营销的角度来讨论数据挖掘技术,介绍了当前数据挖掘的在数据营销中的应用,总结了数据挖掘技术在数据库营销中的一般的处理流程、数据挖掘算法在数据库营销应用当中出现的问题、主要应用在数据库营销中的算法以及数据库营销的数据挖掘的一般的评价方法.该文提出了一种改进了的决策树算法,并且通过大量的实验验证了市场值函数算法在数据库营销中的有效性.改进的决策树方法通过统计决策树的叶子节点的基本信息,解决数据库营销中因为类分布不平衡而不能生成合适的决策树的问题,同时解决了传统的决策树算法只能对客户分类,不能对客户进行排序的问题,使之可以很好的用于数据库营销.市场值函数算法是起源信息检索并由它扩展而来的一种应用于数据库营销中客户选择方法,它是一种线性模式.这种方法的好处是可以根据市场值对客户进行排序.市场值函数由两部分组成:效用函数和属性权值,通过两者的线性组合可以计算出每个客户的市场值,从而可以对每一个客户进行排序,对客户进行数据库营销.通过在现实数据上的实验,结果证明市场值函数方法是一种非常适合于数据库营销的数据挖掘方法.在市场值函数方法实验的基础上我们建立了一个具有推荐功能的电子商务网站,企业可以通过该系统对客户进行数据库营销.数据库营销是营销业的一次革命,相信它会随着信息技术的发展能够发挥越来越重要的作用.