随着“大数据”时代的到来，数据挖掘技术在各行各业都有了广泛的应用，特别是有海量业务数据和用户群体的商业银行。在我国，伴随着利率市场化、政策偏向等一系列措施的推进，相对闭塞的农村金融市场越来越受重视，各地新型村镇银行的建立，便民服务点的设立，都极大的增加了农村金融市场的竞争。而金融产品同质化严重的农村金融市场，竞争的焦点也由金融产品的竞争变为优质客户的竞争，拥有的优质客户越多，就越能在激烈的竞争中取胜。如何有效的利用技术手段增加自身的竞争力是农村金融机构发展过程中亟待解决的一大问题。由于农村商业银行起步晚，针对客户服务方式落后，有着大量的客户数据但没有有效的手段识别在系统内的优质客户，本文的研究工作尝试将数据挖掘技术应用于农村商业银行客户服务当中的客户模型建立。利用SQL SERVER2008数据库工具对农村商业银行客户模型做数据挖掘分析，以业务系统内的客户信息及历史业务流水数据为依据，研究如何将决策树算法应用于真实的客户分析数据中，挖掘出隐含的规律，并量化为具体的评分模型，同时根据应用案例对模型作出调整，建立符合实际需求的客户模型。整个研究过程根据业务系统内的客户信息、历史业务流水信息等数据，经过数据采集、抽取、预处理等，采用数据挖掘技术，成功建立百分制的客户分析决策树模型。建立的客户模型经过调整，并对客观建模法进行修正，在农村商业银行进行客户分析和客户服务方面，能够提供一定程度上的支持。