在电信客户关系管理中应用数据挖掘技术的研究涉及多个关键知识点，包括数据挖掘技术的应用、系统设计流程、技术要求、数据库设计等方面。以下是对这些知识点的详细说明。
数据挖掘技术：
数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程。在电信客户关系管理中，通过应用数据挖掘技术，能够分析客户的消费习惯、服务使用情况等，进而对客户群体进行细分，预测其行为，从而为电信企业制定市场策略提供决策支持。具体地，数据挖掘技术可以应用于客户流失预测、市场细分、交叉销售、产品推荐等多个领域。
系统设计流程：
在设计电信客户关系管理系统时，首先需要确保数据模型的统一性和数据标准的统一性。此外，要合理管理数据视图，以便于数据能够在系统中实时处理和共享。系统设计流程应包括数据质量校验和管控，以提高数据的完整性。设计过程中，需要满足一系列技术要求，确保系统数据平台与电信集团数据模型相匹配，并利用成熟的软件技术搭建稳定的系统架构。同时，独立的流程引擎的使用有助于实现业务流程的可视化管理，松耦合的组件化设计则有助于系统功能模块的独立性和扩展性。
数据库设计：
数据库设计对于数据挖掘技术的有效实施至关重要。它包括概念结构设计和逻辑结构设计两个阶段。概念结构设计主要是基于用户需求抽象信息，并形成独立的数据库管理系统(DBMS)。而逻辑结构设计则将概念设计中得到的元素转换成具体的数据库模型，这需要选用合适的DBMS产品来支持设计。数据库设计的目的是构建一个完整的数据库逻辑模式和物理结构，确保信息存储和数据管理工作的顺利进行。
通过整合数据库结构，电信企业可以为不同用户提供信息存储和数据管理的保障。电信企业需要选择合适的数据库设计人员和核心管理人员，这些人员不仅要掌握数据库设计技术，还要明确软件工程的基本原理和技巧。
电信客户关系管理中应用数据挖掘技术的研究，强调了数据挖掘技术在提升电信企业市场竞争力方面的重要性。它详细介绍了系统设计的技术要求、流程和数据库设计的关键步骤。这些内容对于实现高质量的客户关系管理、提高服务质量、促进企业的全面可持续发展具有重要的理论价值和实践指导意义。
