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随着新科技的快速发展，以及3G，4G牌照的发放，三大运营商都参与到全业务经营。商企，校园，大客，集客等核心市场的竞争都趋于白热化。面对这样的竞争环境，运营商们也开始着眼于市场营销和渠道建设。本文利用数据挖掘的技术，通过分析电信客户的历史数据，发现数据中潜在的规则和模式，为电信运营商制定营销策略，业务战略提供科学的参考意见。文中对数据挖掘的基本概念，分析问题的方法，建模的流程，和相关算法做了简短的介绍。文章的主题部分--客户渠道划分是客户关系管理的一部分，是指运营商为了针对已有客户开展精准化营销才采取的措施。文章最后要实现的客户渠道偏好预测，是指运营商针对客户的原始数据，使用数据挖掘技术，进一步将客户基本信息与行为特征等数据相结合进行分析，总结出客户的一些行为特征，并通过这些特征，利用数据挖掘相关理论和方法，建立渠道偏好度预测模型，从来实现对客户归属渠道的预测。最后，将预测所得到的结果应用于个性化，精准营销。客户渠道偏好是一个内容很丰富的课题，本文在具体实现的过程中通过客户调研找出了“缺乏客户渠道偏好信息积累”为当前制约业务和客户精准营销的根源所在，论证了建立客户渠道偏好度模型的必要性。运用客户关系理论，统计分析理论，数据挖掘理论，建立了客户渠道偏好度模型，并运用logit回归模型和聚类分析的方法处理客户偏好数据，得到用户细分客户群的结果，为提升服务的针对性提供了有力的支持。