近年来,随着银行业竞争加剧,我国银行业的经营环境发生了巨大的变化,由以往的“卖方市场”转向如今的“买方市场”,一些国外银行的加入,更使得传统银行业的垄断优势不复存在。因此,现在银行业竞争能力更多的体现在客户资源的争夺上,这不仅体现在如何获取新客户,同样也体现在如何更好的服务现有客户,提高客户的满意度,挖掘新的盈利增长点。客户关系管理成为银行业主要关注的问题之一。在本论文中,主要探讨了数据挖掘技术中的聚类分析理论在银行业公司业务尤其是客户细分方面的应用。从银行业的业务特点出发,基于客户关系管理理论和对银行的数据结构和数据特点的具体研究的基础上,提出了以客户资金规模、地域范围、网上银行加办、余额变动等为细分指标的客户细分模型,并运用K均值算法作为客户细分方法。本文在最后运用数据挖掘工具SSPS软件,按照客户细分模型对某银行真实数据进行了实例分析,对细分结果提出了相应的营销和服务策略,提供了一套比较完整的、可行的客户分析方案。