1、在競爭日益激烈的市場中，銀行承受著巨大的壓力。客戶關系管理(CRM)是各大銀行越來越重視的一部分。任何功能層次的CRM都是在客戶分類的基礎上實現(xiàn)的。哪些顧客是對銀行有價值的，哪些是能在將來為銀行創(chuàng)增收入的，這些特征要素關系到銀行的成本、收益、推出各種服務的收益率、市場策略、服務手段等。
　　 鑒于目前國內銀行對客戶分類的必要性，本文將以重慶某商業(yè)銀行為例，采用數(shù)據(jù)挖掘中的分類方法，建立銀行的客戶分類預測模型，以指導銀行的客戶關系

2、管理。而分類模型的建立前提是對現(xiàn)在已有類標號的客戶進行分析建模，但是目前國內銀行對現(xiàn)有客戶的類別確定大多是通過簡單的客戶身份(如：客戶的年薪)或者客戶存款數(shù)額，這種類別定位方法顯得不是很準確。因此，本文在對銀行客戶建立分類預測模型之前，采用一種新的分析方法，數(shù)據(jù)挖掘方法中的聚類分析法，對銀行客戶進行聚類，確定現(xiàn)有客戶的類別。進而在此聚類的基礎上通過決策樹分類器方法對銀行客戶建立分類預測模型，并將該模型應用到已有其余客戶以及未來加入的新客

3、戶上，以便銀行科學、快速、有效的區(qū)分不同價值的客戶，為銀行在客戶關系管理方面提供一個強有力的支持工具。
　　 本文運用數(shù)據(jù)挖掘技術和統(tǒng)計技術，圍繞商業(yè)銀行客戶關系管理的重要部分識別重要客戶的問題進行了系統(tǒng)的研究。并引入了時間序列的因素，使用SAS數(shù)據(jù)挖掘軟件建立了某商業(yè)銀行基于客戶價值的客戶分類預測模型。在建立模型過程中采用SOM聚類分析方法對客戶進行價值聚類，得到不同價值的客戶類別。在此基礎上采用三叉決策樹分類器和二叉決策樹組