正确答案
数据抽样。当进行数据挖掘时，首先要从企业大量客户信息数据中抽取出相关的数据子集。通过对数据样本的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，而且能通过对数据的筛选，使数据更加具有规律性。
数据探索。数据探索就是通常所进行的对数据深入调查的过程，从样本数据集中找出规律和趋势，用聚类分析区分类别，最终要达到的目的就是搞清楚多因素相互影响的、十分复杂的关系，发现因素之间的相关性。
数据调整。通过上述两个步骤的操作，对数据的状态和趋势有了进一步的了解，这时要尽可能对问题解决的要求能进一步明确化、进一步量化。
模型化。在问题进一步明确，数据结构和内容进一步调整的基础上，就可以建立模型。这一步是数据挖掘的核心环节，运用神经网络、决策树、数理统计、时间序列分析等方法来建立模型。
评价。从上述过程中将会得出一系列的分析结果、模式和模型，多数情况会得出对目标问题多侧面的描述，这时就要综合它们的规律性，提供合理的决策支持信息。
CRM中数据挖掘的一般步骤有：数据采集、数据预处理、数据挖掘、解释评价、知识形成等。