随着企业客户数据库的日益增大，如何有效利用这些宝贵的客户数据信息是企业需要迫切解决的课题。运用数据挖掘技术通过有效手段对海量数据进行数据挖掘，可以实现对数据进行内在知识的发掘、归纳和整理，并进行合理的应用，从而使得数据信息的内在价值得以真正体现。 本论文以乐印公司的二十几万条客户信息数据库数据为基础，从实际应用的角度，利用数据挖掘技术，进行知识的发现并支持决策。主要目标是： 1、客户信息数据之间有没有存在一定的关系? 2、客户数据信息的关系是怎么样的? 3、从二维和多维的角度分析，这些素材因素和客户的订单之间能得到怎么样的联系? 4、如何将其应用于实际的公司运营管理中? 本文首先探讨了数据挖掘的基本过程和常用的分析方法及其主要算法，并着重研究了数据挖掘技术在客户关系管理方面的应用。然后从客户的地区、年龄、注册邮箱、登录网站的次数、上传的作品数、客户订单数以及用户的消费金额等方面因素入手，经WEKA提供的数据挖掘平台，通过聚类分析、关联分析、分类分析等数据挖掘方法，得到二维因素或多维因素之间的内在关系，并且将挖掘结论可视化。最后结合公司的实际运行状况，分析结论所对应的现象本质，从市场策划、业务发展、技术改进和规划等角度出发，对公司今后的发展计划，运营管理等提出针对性的参考意见和措施。 文章通过开源软件搭建数据挖掘分析系统构架环境，运用数据挖掘的几种常用分析方法及其主要算法，分析取出各个数据项之间的内在的关系，并有效结合公司情况，在实际运营中予以操作应用。本系统环境的搭建过程相对便捷，操作过程更为灵活，能够根据具体实施环境作出相应变动，充分体现出数据挖掘的商业应用价值。 通过在数据挖掘方面的实际操作应用，最终得到一种数据挖掘技术简便易用的应用模式。以往数据分析要求相关人员必须具备数据库运算技术、软件编程技巧高深且数据逻辑分析能力强，而按此模式只需具有—般计算机技术知识和数据库应用技能的人员就可以进行操作分析，从而避免了以上棘手问题，也因此更加方便推广应用。