随着全球经济化进程的加快，销售理念的推广，我国的银行业也要对外开放，这使得国外银行逐渐将业务扩展到国内，加剧了银行业间的的国际竞争。国内的银行业在我们国民经济中起着十分重要的作用。所以，要在竞争中保持优势，需要提高自身的竞争力，注重客户资源的竞争，这就需要通过管理客户关系(CRM)来获取客户信息。而数据挖掘技术则是实现客户关系管理系统的核心技术，利用数据挖掘技术对收集的大量客户信息数据进行智能分析，从这些的客户信息中挖掘出隐藏的有价值的信息，从而帮助银行管理层提供决策依据。这样便可为对客户进行分类，对不同的客户的需求，提供针对性的服务和方案，从而进一步维持老客户，发展潜在的高质量客户，以实现银行业的盈利。本文针对当前国内银行业的研究现状和存在的问题，在了解其需求和业务流程的基础上，设计和完成了一个基于数据挖掘技术的银行客户关系管理系统。本文首先进行了大量的文献调研和阅读，分析了客户关系管理的国内外研究现状和数据挖掘技术在银行业中的应用情况，以及本文研究的目的和意义，目前存在的主要问题；其次，详细阐述了客户关系管理系统和数据挖掘的相关理论,包括介绍了CRM的定义，系统的分类以及特点，并对数据挖掘的概念和常用方法，重点对决策树中的C5.0算法进行了说明，阐述了数据挖掘技术在CRM的应用流程和系统的体系结构；并根据系统设计目标和需求分析，对CRM系统进行了架构设计，并对系统各个功能模块的设计以及数据库设计过程进行了重点剖析；同时，通过分模块思想，详细介绍了系统各个功能模块，并分模块展示了银行客户关系管理系统相应的演示界面。然后对系统的性能进行了测试，通过测试结果验证了该系统能够满足用户的需求；最后，对本文研究工作进行了总结和展望。综上所述，本文研究基于银行业务需求和分析基础上，结合客户关系管理的相关理论知识，设计和开发了一套基于数据挖掘技术的客户关系管理系统。