银行客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM）系统是一个结合了计算机软硬件、客户关系理论和网络信息平台等技术的综合性系统。银行实施CRM系统的目的是为了更好的统计和分析客户的相关信息,对客户形成模型化的归类,以便其保持原有客户的基础之上发展更多的潜在客户,并根据客户的实际需求提供相关的服务和产品。本文从陕西省西安市Q银行的经营状况、发展趋势以及存在的问题出发,结合数据挖掘、客户管理、软件工程等相关理论知识,设计实现了一种基于数据挖掘技术的银行CRM系统。本论文的研究内容主要包括以下几个方面:首先,针对国内外银行的CRM系统的研究和应用现状,尤其是银行在建立和处理用户关系的数据平台问题上,就用户管理处理平台的设计、所采用的技术、存在的问题进行了详细的研究和分析。为Q银行CRM系统的设计,数据处理算法实现,以及客户数据的场景使用,提供了相关的数据和技术支撑。其次,通过Q银行现有客户的交易行为和持有产品等信息进行分析,采用改进的K-means聚类分析算法对银行客户进行分类。基于传统的K-means聚类分析算法的改进包含两个方面:为了解决算法可能出现局部最优解的方式,算法在选用了固定分析后的取初始的中心K值取代了传统算法的随机K值,本文针对银行客户的特点选取了K=7;为解决算法对噪声敏感的问题,算法在每一次迭代后都进行聚类中心点的选取,并使用绝对误差标准取代平方误差标准来定义每一种紧凑程度。所提出的方法可以很好的对银行客户进行分类,为银行根据不同客户类别进行差异化服务和产品提供有力支持,促使银行持续稳定的发展。最后,提出了一种基于关联规则的产品销售方法。根据客户的购买行为和消费特点,从大量的产品交易记录中找出不同产品之间的联系以及差异化客户的产品消费的关联点,为现有客户提供个性化及多样化的产品,实现交叉销售,降低银行营销成本,提高银行收益。综上所述,本文以Q银行自身经营特点和实际需求,结合客户管理的基本思想与理论,设计并实现了基于数据挖掘的Q银行CRM系统,并通过系统测试验证了系统的有效性。