银行客户行为分析是指通过收集客户的商业行为、客户特征、客户忠诚度、需求和偏好等方面的一些相关数据和信息,根据得到的信息和数据对客户进行划分,为客户提供个性化管理策略的过程。由于数据挖掘算法能够从大量数据中挖掘出数据之间的规律,因此目前被广泛应用于银行客户行为分析中。随机森林作为一种经典的数据挖掘算法,有着泛化能力强、分类预测准确度高、训练速度快,容易并行化实现等优点,非常适用于银行客户信用分类的场景,能够帮助银行进行客户行为分析。作为一种组合分类器算法,随机森林的整体分类性能由作为基分类器的决策树决定。由于随机森林在构建过程中具有随机性以及训练数据集的复杂性,因此会生成部分分类性能较差且相似度较高的决策树,影响模型的整体分类性能。此外,在筛选随机森林中的决策树时,现有的性能评价指标往往不能兼顾决策树的多样性和分类准确性。本文针对上述问题以及现存方法的一些不足,开展基于改进随机森林的客户信用分类方法的研究。本文首先研究了银行客户行为分析与数据挖掘算法的相关理论,对数据挖掘算法在银行客户行为分析中的应用进行了体系划分和分析比较,从而发现数据挖掘算法与客户行为分析之间的关联,为后续研究奠定了理论基础。针对传统随机森林算法存在的问题,提出一种评价决策树的综合性能指标,该指标可以在决策树的多样性和分类准确性之间进行折中,使得决策树的性能评价指标更为全面,能够有效地对森林中的决策树进行筛选。在此综合性能指标的基础上,对传统随机森林做出改进,提出了一种兼顾准确性和多样性的随机森林客户信用分类方法。实验结果表明,该方法有效提高了随机森林模型的分类性能,并能灵活应用于不同的客户信用分类场景中。最后,本文将理论与实际相结合,设计并实现了基于改进随机森林的客户信用评级原型系统。该系统采用了本文提出的基于改进随机森林的客户信用分类方法,包括数据采集、数据处理、模型管理和评级与分析四个模块,系统测试结果表明,该系统能够很好的完成客户信用分类的任务。本文的研究成果可以为数据挖掘在客户行为分析领域的研究提供新的思路,与此同时还可以将其投入实际应用,具有较高的理论价值和广阔的应用前景。