客户是证券公司生存的决定因素，证券公司对客户的争夺也越来越激烈。为了避免由客户流失造成的利润损失，证券公司必须找出那些有流失风险的客户，并相应地开展保留客户的活动。那么如何找出流失风险最大的客户，并分析这部分客户为什么会流失便成了摆在众多券商面前的紧要问题。在本文中利用决策树方法对证券行业客户流失分析问题进行了研究。　　 在论文中，首先详细阐述了客户关系管理和数据挖掘的相关理论知识。其次提出了一种客户流失预测的两阶段分类方法，概述了该方法提出的依据、基本思路以及自组织特征映射神经网络和决策树的有关理论知识。然后，阐述了利用自组织特征映射神经网络建立客户细分模型的方法步骤，以及在数据挖掘工具SPSS Clementine软件平台上的实现过程。最后，利用决策树分类方法在客户细分的基础上建立了对不同簇客户的流失预测模型，对分类结果进行了分析，并提出了预防流失的解决方案。