信息技术与通讯技术的飞速发展把人类带入了互联网时代，使人类社会产生了巨大而深刻的变革。人类社会信息化飞速发展的同时，也产生了大量的数据。海量数据的产生于人类而言是资源与机遇，也是前所未有的挑战。如果人类能够充分并合理地利用海量数据，必然会为人类社会创造更多的价值。正是在这样的时代背景下，数据挖掘技术应运而生。数据挖掘技术的产生深深改变了人们处理和应用数据的方式，使人类社会由IT时代逐渐转变为DT时代。数据挖掘技术正被广泛地应用于社会生活中的各个方面，也有越来越多的人认识到它的价值。　　本文的研究领域是数据挖掘在B2B企业营销分析中的应用，这个切入点是本文的创新点所在，数据挖掘技术在B2B企业的应用研究还比较少。而营销成败与否是企业能否盈利的关键，所以营销决策也是B2B企业经营的重要方面。而且，从企业数据中挖掘出有价值的信息，是营销决策正确制定的前提。本文的研究目的，就是希望能够将数据挖掘技术应用到营销分析领域中，探索出一条正确利用企业营销数据的道路。　　本文所用的数据是W电气企业自2014年来收集的企业营销数据，W电气企业收集该数据的目的是开发企业内部的BI系统。W电气企业是典型的B2B企业，其数据很有代表性。本文利用W电气企业的数据构建两个模型。第一个模型是利用神经网络预测企业投标结果，第二个模型是利用K-means聚类来对销售人员进行分类。希望本文的研究成果能为同类研究提供参考。