在当今信息时代，通信企业面临着日益激烈的市场竞争，客户关系管理（CRM）成为了企业发展的关键因素。本文重点研究了如何在通信企业客户关系管理中有效运用数据挖掘技术，以提供决策支持、降低运营成本、增加利润并加速企业发展。文章着重分析了数据挖掘技术在客户关系管理中的重要性和实现方法。
数据挖掘指的是在企业的既定业务目标和问题的指导下，对大量业务数据进行探索性分析，揭示隐藏的规律，并将这些规律模型化，进而用于指导企业的实际经营。数据挖掘通常建立在数据仓库的基础上，但它与数据仓库的其他应用，如OLAP分析、预定义报表和即席查询等，在使用方式上有很大差异。后者通常是在已知情况下的业务指标分析，而数据挖掘则是在业务问题和目标明确但考察的问题不清晰时，对数据进行探索并揭示其中的规律性。
在数据挖掘的方法中，介绍了几种主要的技术：
1. 神经网络方法：由于神经网络具有良好的自组织适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特点，使其非常适合解决数据挖掘问题。神经网络模型主要有前馈式神经网络（用于分类、预测和模式识别）、反馈式神经网络（用于联想记忆和优化计算）以及自组织映射方法（用于聚类）等。然而，神经网络的“黑箱”特性是其主要缺点，人们难以理解网络的学习和决策过程。
2. 遗传算法：这是一种基于生物自然选择和遗传机理的随机搜索算法，属于仿生全局优化方法。遗传算法具有隐含并行性，易于与其他模型结合。例如，它可用于优化神经网络结构或与BP算法结合训练神经网络。不过，遗传算法的复杂性和早熟收敛问题尚未得到解决。
3. 决策树方法：该方法是一种用于预测模型的算法，能够将大量数据进行有效分类，并从中提取有价值的信息。决策树的优点在于其描述简单、分类速度快，非常适合大规模数据处理。ID3算法是决策树方法中最有影响的一个，但它存在一些问题，如非递增学习、单变量决策树的局限性等。针对这些问题，已发展出一些改进算法，如递增式学习算法ID4和IBLE算法。
4. 粗集方法：这是一种研究不精确和不确定知识的数学工具，其优点在于不需要额外信息、简化输入信息表达空间、算法简单易操作。粗集方法的主要对象是类似二维关系表的信息表，而当前成熟的关系数据库管理系统和数据仓库管理系统为粗集的数据挖掘奠定了基础。但是，粗集难以直接处理连续属性，这是制约其应用的难点。目前，国际上已经研制出相应的离散化技术来解决这一问题。
通过对数据挖掘技术的介绍和分析，我们可以看到，数据挖掘在通信企业客户关系管理中扮演着至关重要的角色。它不仅可以帮助企业更深入地了解客户的需求和行为，还可以帮助企业发现新的市场机会，优化服务和产品，提高企业的竞争力。通信企业应当结合自身特点和市场需求，选择合适的数据挖掘技术和方法，构建一个高效、灵敏的市场分析和客户关系管理系统，以在竞争中立于不败之地。
