随着我国电信行业的再次重组与3G牌照的发放,国内电信业的竞争日益加剧,而激烈的竞争也迫使国内各电信运营商不得不考虑寻求新的盈利模式,以及如何提升自身的核心竞争力。作为电信运营厂商生存和发展的根基,客户资源的重要性逐渐体现出来。因此,从客户生命周期的三个阶段来看,如何发展新客户,保持老客户,以及如何充分发掘客户的盈收潜力成为企业提高核心竞争力的三大关键要素。本文详细分析了目前国内外电信行业发展现状,以及数据挖掘技术在电信行业CRM中的应用研究现状,然后从CRM理念入手,采用数据挖掘的技术,设计了一个针对电信客户的“电信增值业务客户分类预测模型”,通过对电信客户的人口统计学信息、客户价值信息和历史消费行为信息等数据进行分析学习,进而电信客户进行挖掘,并对挖掘出的潜在客户进行评分,最后将数据挖掘模型的评分输出到电信业务支持系统以供电信营销人员进行有针对性的“一对一”营销。　　 对本课题的研究主要由以下四个方面的内容构成:　　 首先对数据挖掘技术和CRM的产生、发展以及现状进行了分析和研究,并就国内外数据挖掘技术在电信CRM中应用进行了阐述和剖析。　　 然后深入研究分析了数据挖掘技术,包括数据挖掘的定义、数据挖掘的内容、数据挖掘的方法以及数据挖掘的流程,此外对CRM也进行了分析阐述。并重点分析了本课题所用到的数据挖掘算法和相关的统计学方法。　　 接下来,针对中国电信某地市的客户业务数据,设计了一个针对电信客户的“电信增值业务分类预测模型”,旨在挖掘出有定制增值业务潜力的客户,并从理论和实践上分别对模型的效能进行了分析。　　 最后,结合AdaBoost算法对上述模型进行了改进,并从理论上对模型进行了验证。