数据挖掘可以称为数据库中的知识发现,它是从大量数据中发现并提取隐藏在其中的可信的、新颖的、有效的并能被人理解的模式的高级处理过程。数据挖掘解决了传统分析方法的不足,并能够对大规模数据的进行分析处理。数据挖掘从大量数据中提取出隐藏在数据之后的有用的信息,为人们的正确决策提供了很大的帮助。近些年随着我国国民收入的提高和城市居民消费习惯的转变,信用卡业务在中国得到了快速发展,为各个商业银行带来了丰厚的客户资源及可观的利润。信用卡在中国市场的竞争也日趋激烈,但是高度竞争使得各发卡银行对于审核申请信用卡的人的限制趋于宽松,忽略了风险的管理和控制。(1)本文介绍了数据挖掘技术的发展现状和基本原理,并讨论了数据挖掘技术在信用卡业务中的应用意义。(2)提出了一个集数据采集,转换和挖掘于一体的数据挖掘系统,并对其主要功能进行了比较详细的介绍。(3)聚类分析在金融业方面的研究有很大的发掘空间。本文将聚类分析方法引入到信用卡申请分析中。通过对客户的基本信息,银行的基本信息等基本层面进行考察,建立了较为全面的综合评价指标体系,来衡量该客户是否为银行需要的信用卡潜在客户。实证研究表明该方法能够帮助银行审查潜在客户的申请具有有效性和实用性。该模型稳健性好,易于理解,效率高,有助于银行更加客观、一致、快速地对新申请人的信用卡申请做出判断,更好地推动银行信用卡业务的发展,提高银行风险防范的能力。(4)本文对挖掘数据的采集系统的整体进行了调试,对数据挖掘的结果进行了分析,并提出了下一步的具体工作。