结论:本文主要是对客户知识管理的客户数据挖掘方法进行研究，其中论述了关联分析、序列模式分析、分类分析等，重点分析了聚类分析在CKM中的应用情况、工作流程设计及应用中要考虑的问题，在此基础上应用聚类分析方法，建立基于数据挖掘技术的数据仓库模型。通过在军山大酒店的客户知识获取应用实例中挖掘聚类分析的实践，明确了在CKM中实施数据挖掘的步骤，认识和总结了聚类分析挖掘实现中的问题。
在CKM中，数据挖掘方法可以应用到以客户为中心的企业决策分析和管理的各个不同领域和阶段。面临企业庞大的数据处理，聚类挖掘技术应用于CKM中会遇到很多各方面的问题，现总结如下：
1、数据挖掘的基本问题就在于数据的数量和维数，数据结构也因此显得非常复杂，如何进行探索，选择分析变量，也就成为企业首先要解决的问题。
2、面对企业如此大的数据，现有的统计方法等都遇到了问题，我们直接的想法就是对数据进行抽样，那么怎么抽样，抽取多大的样本，又怎样评价抽样的效果，这些都是值得研究的难题。由于数据是海量的，而且数据中就会隐含一定的变化趋势，在数据挖掘中也要对这个趋势做应有的考虑和评价。
3、各种不同的模型如何应用，其效果如何评价。不同的人对同样的数据进行挖掘，可能产生不同的结果，甚至差异很大，这就涉及到......
 
摘要
Abstract
第1章 绪论
第2章 相关理论概述
第3章 基于客户知识管理的数据挖掘方法研究
第4章 数据挖掘在客户知识管理中的应用范例
结论
参考文献
致谢
 

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