CRM中一个典型的数据挖掘应用可以分为五个阶段:问题定义、数据收集、数据准备、数据挖掘和决策支持.问题定义将一个具体的商业问题转化为一个数据挖掘任务;数据收集和数据准备获得分析必需的数据,并将他们转化为进一步分析所需要的形式;数据挖掘阶段根据挖掘任务的具体情况确定算法和参数体系,并根据算法从大量数据中获得有用知识;决策支持阶段根据挖掘获得的结果,依据一定的决策模型,获得最优的决策.购物篮分析、客户购买预测和客户细分是CRM中数据挖掘技术的三个典型应用.论文按照CRM中进行数据挖掘的一般过程,对上述三个问题进行了研究,对他们具体的实现方法进行了探讨,并给出了客户购买预测的决策支持模型.论文最后选择了一个客户购买预测问题作为实例,按照论文提出的一般框架和具体实现方法,对数据挖掘技术在CRM中的应用进行了说明.在这个实例中,采用了该文给出的算法和决策支持模型,获得了比较理想的结果,并结合挖掘过程和结果进行了讨论,提出了一些值得注意的问题和对算法的改进.