目前激烈的行业竞争中，要求企业的核心经营理念从“以产品为中心”转向“以客户为中心”。客户关系管理(CRM)为实现“以客户为中心”的经营模式提供了解决方案。CRM的核心在于对两种不同流向的价值流交互创造过程的管理，一种价值流是从企业流向客户，另外一种是从客户流向企业。从后者考虑，那么CRM的最终目的即是最大化客户价值。如何实现客户价值最大化，这就要进行客户价值分析。本文把数据挖掘技术应用于基于客户价值矩阵的客户价值细分中，建立各类价值客户的分类模型。 本文按照客户价值分析中规则发现过程的思路展开。首先研究了聚类分析原理与算法，分析比较了目前比较流行的几种算法，介绍了一种K-means改进算法—FKM。然后研究了分类原理与算法，介绍了各种分类算法，重点阐述了本文客户价值分析中采用的C4.5算法。接着研究了客户价值理论，阐述了客户价值分析的中心环节，即客户价值细分，分析比较了目前客户价值细分的几种方法。最后，把改进聚类算法和C4.5算法应用于基于客户价值矩阵的客户价值细分中，并进行移动公司客户价值分析，用样本进行了实验，比较了采用的聚类算法的性能，得出客户的分类规则。