随着中国加入WTO,随着市场经济的建立和发展,经济体制日趋完善,零售企业之间的竞争也日趋激烈,各零售企业之间对客户的争夺越来越激烈,面对消费客户的日趋饱和,在没有更多的消费者的情况下,企业对VIP客户的重要性的认识日益提高。在激烈市场竞争中,短期内消费者的总体数量基本上不会有太大的浮动,消费者的总体消费额不会有很大的起伏,如果谁能发掘出更多的高消费的VIP客户并保持好良好的沟通,把握住这些VIP客户的需求,尽最大的努力去满足这些VIP客户,并与VIP客户建立牢固的关系,在客户基本上保持不变的情况下,提高这些VIP顾客的消费额,挖掘出更多的VIP客户,谁就可以在客户总体数量变化不大的情况下获得更多的营业额,而且可以在激烈的竞争中立于不败之地。根据调查,企业维持和发展一位普通客户所得到的利润最多只是维持和发展一位VIP客户的二十分之一到三十分之一。本论文根据零售业中客户的消费数据去挖掘出更多的VIP客户,并维持和这些VIP客户的牢固关系,尽量的提高他们的消费额,本文主要陈述了数据挖掘方面的基础知识,概括了数据挖掘技术中的分类算法中的决策树算法,着重分析了决策树中的SPRINT分类算法,进行了相应的改进,提高了算法的执行速度,同时采用了改进后的SPRINT分类算法对数据进行分类,建立了潜在VIP客户的分类模型,提供了零售业从海量消费客户的数据中发掘潜在VIP客户的分类问题的参考。本文针对国内零售企业的目前情况,提出了利用零售业现有的资料进行零售业中潜在VIP客户的分类预测的研究。