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随着互联网的迅速普及，电子商务以前所未有的速度发展，企业客户关系管理也面临着一场划时代的革命。在这种新的商务模式下，改善和提高站点与客户关系的客户关系管理成为核心重点。电子商务中CRM的本质在于通过WWW的渠道，在营销、销售、服务和支持四个方面与客户建立良好的关系，从而提高企业收益。 在电子商务发展过程中，CRM的问题愈演愈烈，如何提高客户忠诚度保持住客户，如何实现交叉销售等成为电子商务成败的一个关键问题。而Web数据挖掘刚好向站点企业提供了在电子商务中更好地运作CRM，建立良好客户关系的一种解决方法。 本文通过将Web数据挖掘技术应用于CRM中，对客户数据能够进行有效的研究分析，从大量的、不确定的客户信息中挖掘出有价值的信息，从而为企业决策提供依据。本文主要从以下几个方面进行分析研究： (1)结合电子商务理论，研究在电子商务环境下Web数据挖掘过程的基本步骤、分类方法以及研究意义，并从数据预处理方面分析其研究的必要性，为进一步应用于企业CRM奠定基础。 (2)坚持“以客户为中心”的CRM指导思想，在Web框架下，通过研究客户对企业商务网站的访问浏览，提取与客户相关的点击流数据、页面浏览信息、Web购买数据并结合网络服务器和客户端日志信息，作为Web环境下的CRM分析数据源。 (3)在对企业客户Web信息访问的研究基础上，综合运用传统数据挖掘的技术来分析企业客户购买行为、兴趣偏好以及客户分类，具体阐述了关联规则的相关概念，并应用Apriori算法来进行分析研究。 (4)针对网络数据的动态性，从客户身份识别和网络异构数据源的处理角度来阐述Web数据挖掘应用的难点和问题。