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数据挖掘是商务智能实现的核心工具，是该领域里最热门的应用技术。数据挖掘已经成为许多商业领域的一个热门话题。数据挖掘已经成为许多企业赢得竞争优势的一个重要的竞争工具之一。国内外早期的研究集中在算法的研究上。其实很多时候技术不是主要的问题。如何实现从技术到商业的应用才是困扰业界的主要难题。企业如何进行数据挖掘是一个令人深思的问题。本文试图在这方面有所贡献。本文主要从应用的可行性这个角度来分析数据挖掘的商务应用。
本文分别从技术和商务需求两个方面研究了数据挖掘商务应用的现实可行性。在技术方面，主要研究了常见的数据挖掘算法和函数及其商务应用：决策树，人口统计学聚类分析，神经网络聚类分析，关联分析。在商业需求方面，首先研究了企业在进行数据挖掘项目时，如何进行成本收益分析和风险分析以及相关的管理问题。接着研究了数据挖掘与企业竞争战略的关系，重点探讨了如何利用数据进行战略分析，并分析了数据挖掘在电信、银行、保险、零售、社会医疗以及政府部门等领域的应用。
本文最后理论联系实际，从数据挖掘的角度，通过对西门子网上社区的研究，深入地探讨了网上社区环境下企业在售前、售中和售后的服务过程中可以采取的客户关系管理策略。最后将数据挖掘技术成功的应用于西门子上海移动通信有限公司，收到良好的经济效果。通过利用IBM的Intelligent Miner工具，对西门子网上社区的数据进行了数据挖掘，成功分析了手机用户的背景分布及用户对型号、颜色、背景灯的偏好，以帮助西门子公司制定正确的研发和营销战略。通过这个案例来告诉我们如何利用数据挖掘工具进行商务的决策分析，对企业具有一定的现实指导意义。