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数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，大数据时代已经来临。伴随大数据的产生，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。在此背景下，数据挖掘作为数据收集与分析的有力工具成为研究者和应用者关注的焦点。 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。目前，数据挖掘技术已经被广泛的应用：数据统计分析、预测预警分析、品类数据分析、销售数据分析、交易数据分析、金融产品设计、决策数据支持等；数据挖掘在不同行业得到应用：社会科学，自然科学，医药，农学，计算机，工程，信息，军事，图书情报等。 数据挖掘技术的不断发展和应用，正在悄无声息的改变着对服装零售行业的认识，无论从数据端的采集还是到海量数据的分析，都将以一种前所未有的方式进行，服装行业作为传统的行业，其销售管理逐渐在发生改变。 本文以L服饰公司为例，研究数据挖掘技术在公司销售管理中的应用。文章在分析数据挖掘研究意义的基础上，对数据挖掘的理论研究、挖掘技术、应用领域等内容作了全面的总结，特别指出数据分析在销售管理中重要作用；文章第三部分和第四部分介绍了L服饰公司的销售管理现状，对其销售管理系统和业务流程进行了分析，并指出了在销售数据收集与应用中存在的问题，在此基础上，根据数据挖掘的思想和方法提出了公司销售管理系统改进的原则和方法；文章第五部分对L服饰公司客户关系管理中的应用模型进行了分析，并且提出了基于X树的GDBSCAN算法模型分析了数据挖掘技术在产品交叉销售中的作用，从而论文提出的数据挖掘模型进行了验证，为L公司应用数据挖掘技术进行销售管理提供了范例。 本文研究的主要意义在于，应用数据挖掘技术提出了L服饰公司销售管理系统改进的具体方法。重点基于X树的GDBSCAN算法模型，对数据挖掘的具体分析方法进行了研究，针对关乎公司销售的交叉销售分析做了详细的讲解，对L服饰公司的数据挖掘技术应用实践具有指导意义。