该文考察了CRM数据挖掘中所要解决的几种问题,如:客户利润贡献度分析、客户忠诚度分析、客户细分、佣金打折、股票推荐,然后讨论了在CRM中应用数据挖掘时所面临的各种困难,如:性能问题、模型选择问题、提高预测准确率的方法、增强对领域的渗透等.ISCRMS是将数据挖掘/联机分析技术应用在证券领域而开发的一个客户智能分析解决方案.它将数据挖掘划分为三个层次:数据模型层、商业逻辑层、Web应用层,采用B/S结构实现,构建了一种新型的数据挖掘系统体系结构.ISCRMS的商业逻辑层包括客户贡献度分析、客户忠诚度分析等多个商业模型.通过在商业模型和挖掘算法之间建立映射,ISCRMS使得用户直接利用商业模型解决问题,而不是面对复杂的算法,从而提供友好、易用的数据挖掘应用环境,同时还具备处理海量数据的能力.将数据挖掘算法与存储过程形式实现,实现挖掘算法与数据库服务器捆绑,提高了系统的性能和可维护性.引入了动态数据仓库的概念,使得数据仓库具备实时学习性,让数据挖掘系统渗透到相关领域中.