随着中国经济发展进入新常态,银行的经营环境也逐渐恶化,政策红利消失,民营银行限制放开,银行业内竞争愈加激烈;宏观经济下行,企业经营恶化,银行不良贷款风险逐渐增加;互联网金融跨界而来,投融资渠道日益丰富,客户资源不断流失,银行面临着转型发展的巨大压力。从本质上看,银行是经营货币的特殊企业,客户是企业经营管理中最核心的因素,因此,银行的转型发展的出发点和落脚点立足于客户,客户关系管理理所当然为银行关注的热点。而对于客户关系管理,无论是精准营销还是客户细分,都离不开数据层面的支撑,因此,数据挖掘与银行客户关系管理具有天然的关联性。理论分析部分,本文首先对数据挖掘的基本理论进行介绍,对数据挖掘中常见方法,如相关分析、聚类分析、决策树算法等理论原理进行简单介绍。接下来,对银行客户关系管理的理论基础、体系结构、主要内容等进行了介绍。最后,本文将数据挖掘和银行客户关系管理结合,论述了数据挖掘在商业银行管理的商业价值和应用。实证分析部分,本文以湖南某商业银行客户数据为基础,从数据挖掘的角度对该商业银行业务部门在实际工作过程中碰到的问题进行分析。一是利用相关分析对银行业务部门提出的“存款偏离度”和“以贷引存”策略效果进行分析;二是利用聚类分析对某商业银行贷款客户的行为需求进行归纳,在此基础上对该行某贷款产品营销效果不佳的原因进行分析;三是建立决策树模型,对银行个人贷款违约情况进行分析,并对不同决策树模型的效果进行评价,利用决策树模型分类预测的功能从现有客户群体中筛选出违约率较低的优质客户进行贷款营销。