随着社会的发展和科技的进步,银行业的经营垄断已经被打破,特别是近几年来我国银行从发展规模、市场化进程等方面发生了翻天覆地的变化,同时也正在加快银行信息化、数字化的发展步伐。银行的经营模式正在从被动式的服务转变成为主动式的服务,进入了以客户为中心的经营时代,而客户资源也成为银行最具有价值的资产。银行通过建立客户信息数据库,实现对客户的管理。然而,随着银行客户数据越来越丰富,大量的数据被描述成“数据丰富,但信息缺乏”。银行建立的数据仓库被描述为“数据坟墓”因此,银行很多重要的决定,不是基于数据仓库中信息丰富的数据,而是基于管理者的直觉。数据挖掘技术作为一种强大的信息获取方法,可以从银行存储的海量数据中挖掘出经营管理者所必须的关键信息,进而有效的指导银行的战略决策和业务管理。因此,论文基于数据挖掘技术,将银行客户数据作为研究对象,对银行客户细分、银行客户流失和银行客户信用评分三个方面进行了系统分析。论文在对相关文献进行研究的基础上,描述了数据挖掘的概念,对数据挖掘常用技术进行了分析,重点介绍了决策树、关联规则、聚类分析、回归分析、神经网络等技术,采用CRISP-DM数据挖掘流程,以SPSS Modeler软件作为数据挖掘工具,将数据挖掘技术应用到银行客户分析中,并利用模型对比的方法,结合银行数据的特点,选取最有效,准确度最高的数据挖掘模型,对模型结果做出评估。实例研究表明,模型对样本的预测准确率较高,研究所采用的方法是有效的、合理的。论文重点在于利用数据挖掘技术,对银行客户信息进行分析研究,挖掘客户消费倾向和消费模式,深入、全面的挖掘客户信息背后有价值的规律和原因,得出相应的结论,并提出有针对性的管理意见,使银行能够真正的了解客户的需求,对客户的价值做出正确的判断,能够正确的保留旧客户,发展新客户,对客户的信用风险做出预测,从而使银行整体上提高效益,能够在激烈的市场竞争中处于有利地位。