近年来,我国的信息化发展取得了长足进展,各个行业领域的信息化水平正在得到全面提升。随着云计算、物联网等信息技术的迅速发展,数据已经渗透至各个行业,并且呈现出数量大、动态性强、类型复杂等显著特征,人类已经步入大数据时代。海量数据的交换、整合和分析为人们提供了解决问题的新方法,并创造出一种新的商业模式,产生新的价值。作为最重要的信用中介,银行业的发展正面临着复杂的经济环境,包括利率市场化程度深化、宏观经济增速放缓、监管规范增强、同业跨业竞争加剧、互联网金融快速发展等多方面的机遇和挑战。本文从理论和实践两个角度出发,通过对大数据技术的特点以及大数据给营销所带来契机的理论研究,并借助银行的大数据优势,运用数据挖掘技术,分析客户的行为特征和消费习惯,通过采用决策树算法预测客户的金融需求,从而为银行业向精准营销的转型提供有力的依据,在营销产品、营销手段、营销渠道、营销观念等方面提升核心竞争力。具体内容包括:(1)探讨了大数据精准营销的相关概念和数据挖掘的一般过程。分析了银行业大数据营销中客户关系管理的特点,以及建立基于B/S模式的客户关系管理系统的必要性。(2)在客户关系管理系统中,存在着丰富而复杂的客户数据和营销数据,通过分析数据之间的联系,确立了E-R模型,并在此基础上,设计了数据仓库模型。(3)在解决客户的获取问题时,综合考虑了数据挖掘技术在客户细分和客户盈利能力方面的应用。通过对数据挖掘各种算法的比较和分析,考虑到B/S模式特点、算法的分类准确性和时间复杂度,选用决策树ID3算法对客户获取问题进行分析和挖掘。(4)在已有研究的基础上,针对决策树ID3算法进行了数据设计和核心部分软件设计。(5)使用Microsoft SQL Server 2012工具多维模式中的Analysis Services开发环境,设计实现了决策树算法软件模块,并通过银行业务系统存储的实际数据进行挖掘,分析了决策树在新客户获取中的客户分类预测作用,为基于大数据的营销和优化资源配置的客户管理与决策提供了有价值的科学依据。本文研究对数据挖掘技术在银行业的推广和应用具有一定的意义,数据挖掘功能在客户关系管理中的应用,对管理者进行市场精准营销和资源配置改善的决策具有一定的参考价值。