面对金融市场日益提高的市场竞争程度，进行客户关系管理并与客户保持良好的关系已经成为广大商业银行的共识；而这当中，加强与个人优质客户的关系更是对银行业绩的稳定和提高具有重要意义。这是因为，与一般的个人客户相比，个人优质客户往往拥有更多的金融资产，对银行所提供的金融服务具有更强烈的需求，同时也能给银行带来更大的收益。N银行作为国内较早利用个人优质客户管理系统进行个人优质客户管理的银行之一，个人优质客户管理的理念已经在全行上下形成共识；但是，在日常经营过程中，该系统由于在系统模块设计方面，尤其是在市场细分方面，仍然存在一定的缺陷，不能很好地适应当前N银行个人优质客户管理的需求，对银行经营效益的提升形成不利影响。正是在这样的背景下，本文从个人优质客户关系管理和数据挖掘技术等相关概念出发，通过对N银行现有个人优质客户关系管理系统的现状分析，确定将客户分类、客户保持和交叉销售作为本文数据挖掘的主题；继而分别利用数据挖掘技术中的决策树、粗糙集和关联规则三种方法对N银行个人客户数据进行挖掘，实现客户分类、客户保持和交叉销售的功能目标；最后具体从规模细分、评价细分、产品细分、属性细分、趋势细分和渠道细分六个子模块实现对市场细分模块的优化，从而为维护银行与个人优质客户的关系、为业务部门开展有针对性的业务活动等提供了强有力的支持。