随着新经济时代的到来，中国证券业的飞速发展，促使众多的基金管理公司在几年间蓬勃发展，拥有了数量可观的客户----基金持有人。特点各异、收入水平、社会阶层、年龄阶段各不相同的大量客户，以及多年来积累的海量客户交易数据、客户个人信息以及基金与市场行情信息，使基金客户细分及其规则是目前国内很多基金管理公司十分关注的问题。　　 本文以开放式基金赎回客户的类型为研究对象，从客户细分的基本概念出发，将基金客户的历史交易习惯作为细分标准之一，在对基金客户赎回交易数据、客户个人属性数据、以及证券市场大盘等因素分析和数据集成的基础上，利用SPSS Clementine工具的K-Means聚类方法和C5.0决策树模型，建立了基金赎回客户细分的模型，把所有赎回客户分为：深度套牢型、投机型、进取型、稳健型、以及保守型五类。之后又以客户持有期、盈亏率等客户自身因素为指标，建立了基金客户类型的决策树预测模型。并利用分析软件验证了模型良好的准确性与可信度。　　 本文不但为基金公司识别了基金客户的类型，还全面分析了五类基金持有人的特点，及各类客户赎回行为的时机选择规律。最后，详细阐述了两个模型的实际意义，为基金公司的客户细分管理、产品营销、以及个性化服务提出了合理化建议。