随着四大国有商业银行股份制改革政策的深入以及2006年底我国加入世贸组织过渡期的结束，国内各商业银行正在加快建立现代金融企业的步伐，迎接这一系列挑战和新要求。 。 在这些挑战中，他们首先面临的就是营销方式的改变。 国内商业银行​​不能再按照过去传统的固定模式进行营销。 相反，他们必须根据客户需求设计有针对性的个性化银行产品。 当面对海量的银行数据时，数据仓库和数据挖掘技术表现出了突出的优势。 可以帮助银行经营者更简单、更快捷地了解客户需求，为银行领导提供决策支持。 这些帮助非常重要。 意义。 本文重点介绍我国商业银行如何在构建数据仓库的基础上，利用数据挖掘技术开展个人理财和银企合作。 针对个人理财业务面临的客户细分和客户流失问题进行重点分析银行数据挖掘，并以此为例构建模型，利用决策树和聚类分析实现模型，并对结果进行分析和预测。 通过这些研究银行数据挖掘，结合对银行实际情况的调查，可以解决银行实际操作中因客户情况不同而造成的客户分类难的棘手问题。 我们还可以提前了解潜在的流失客户并及时进行分析。 维护跟踪可作为早期预警。 同时也希望这些模型能够在银行业务的基础上进行修改并推广到其他类似的客户业务领域，充分发挥数据挖掘的经济价值。 本文希望通过这些模型的研究，为未来数据挖掘技术在银行业务中的广泛推广做出尝试。 我们也希望为个人金融和银企合作业务的经营者提供有价值的信息，为更好地满足客户需求做出一些贡献。

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