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随着经济的发展,我国信用卡市场逐步壮大并日益繁荣。近几年,信用卡逐渐成为我国居民个人消费使用最为频繁的非现金支付工具。一边是国内各大商业银行不断抢占信用卡市场,使得我国信用卡市场竞争激烈。另一边是拥有先进决策支持系统的外资银行纷纷进入到我国信用卡市场,加剧了我国信用卡市场的竞争。那么,我国商业银行要想在如此激烈的市场竞争中获得较大的市场份额、取得成功,无疑面临着巨大的挑战。这个时候商业银行自身的信用卡客户关系管理和信用卡业务、服务创新就显得十分重要。众所周知,信用卡是一种标准化的产品,难以创造出不易被模仿,并区别于竞争对手的新功能。商业银行的信用卡产品要想在信用卡市场中脱颖而出,就必须抓住信用卡产品的差异性,信用卡产品的差异性又主要体现在信用卡客户差异上。因此,近年来商业银行利用先进数据挖掘技术对信用卡客户进行分类,区分不同的客户群体,然后针对不同客户群体,采取不同的发卡方式、营销策略、风险控制措施这些举动都是十分有必要的,也是对信用卡产品获得市场份额有巨大帮助作用的。另外,我国银行经过多年的发展,业务系统中累积了大量客户的历史数据。随着客户数据不断增加,数据的抽取、访问显得更加困难,同时引起了数据分析结果缺乏可靠性、数据处理效率低下、难于将数据转化成信息等问题。因此,我国商业银行在面临这些弊端的情况下,需要考虑利用先进的数据挖掘技术去解决这些问题。如何对客户数据进行分析,并创造出个性化的产品和服务是当务之急。学习国外先进信息技术和信用卡客户分类管理经验,结合我国商业银行信用卡业务特点,积极利用数据挖掘技术进行客户分析是赢得客户和赢得市场的重要举措,具有重要的意义。从小的方面来说,利用数据挖掘技术对信用卡客户进行分类,不仅有利于信用卡客户关系得到系统、有序、差异性管理,还有利于银行进行有效的风险控制和风险管理。从大的方面来说,在建立有效的信用卡分类管理智能系统的基础上,商业银行充分利用数据挖掘强大的数据分析和挖掘能力,可以使信用卡业务管理者做出正确的判断和决策,不断创新信用卡个性化服务内容,增强信用卡产品在国内或者国际市场上的竞争力。据了解,数据挖掘技术已广泛应用到国外银行的客户分析中。在我国,一方面由于信用卡业务起步较晚,另一方面由于国内的数据挖掘技术和客户分析理论还在发展,所以不论从技术还是理论方面都相对薄弱。通过对国内数据挖掘技术在信用卡中的应用和研究文献的分析,这方面的成果主要集中在国内的商业银行数据挖掘技术应用上。由于信用卡业务涉及个人隐私,研究所需的数据不好获取,存在理论研究和技术应用脱节的情况,我国高校中关于此类的研究文章并不多,并且大部分都重在理论介绍,忽略了数据挖掘技术的应用分析。本文试图采用理论和实践结合的方法,对数据挖掘技术在信用卡客户分析中的应用进行探索性研究。重点是采用技术性文章的行文方式,在对某商业银行信用卡客户数据进行挖掘分析的同时,对数据挖掘技术及其理论在信用卡客户分析中的应用进行研究,以期在此基础上得到理想的数据分析和建模结果,为商业银行信用卡客户数据挖掘提供技术支持。本文以数据挖掘流程为主线,在借助SQL SERVER2005和SAS/Enterprise Miner(以下简称SAS/EM)等数据处理和挖掘分析工具完成数据挖掘分析的基础上,对数据挖掘技术在信用卡客户分析中的应用进行了深入研究。文章包含了五个部分的内容：文章第一部分阐述了研究背景、意义和目的,概述了数据挖掘技术和客户细分理论,特别提出了客户关系管理中的RFM模型,为后文的实践打下坚实的理论基础,还对文章内容和主要工作进行了详细介绍。文章第二部分采用理论与实践相结合的方式完成了数据的预处理,不仅对数据清洗、数据转换、数据加载的理论和方法进行了综述和介绍,并对实践部分的数据进行了预处理,为后文的挖掘分析做好准备。文章第三部分成功完成了基于聚类技术的客户活跃度细分。本章首先明确了客户活跃度聚类细分的流程,并对流程进行了详细介绍,其次建立了以K-means聚类为方法的细分模型,最后对挖掘的结果进行了评价和分析。文章第四部分成功地建立了客户等级分类模型。同第三章一样,首先明确了建立客户等级分类模型的数据挖掘流程,并对流程进行了详细说明,其次分别建立了基于决策树和神经网络的等级分类预测模型,最后对模型进行了评价、对结果进行了分析解释。文章的第五部分,也是文章的最后一部分,对全文遇到的问题、困难和研究局限进行了总结,并且得出了一些有意义的结论,如从数据挖掘技术的应用综述中得知数据挖掘技术正在被越来越多的银行应用于经营、管理和决策的各个方面,成为各银行在激烈的市场竞争中获胜的重要工具；如从数据挖掘的技术流程中发现,在进行数据挖掘分析之前,进行数据的预处理虽然困难,但却是十分必要的；文章的最后,对信用卡营销策略进行了初步的建议。最后,数据挖掘技术在我国银行业中的应用正在不断发展和深入,商业银行也正在把工作重点转移到以客户为中心上来,这种技术的应用也有效地提高了银行的风险管理和盈利能力管理等方面,增强了自身的核心竞争力。随着时间的推移,我国信用卡业务也在快速发展,数据挖掘技术也会随之有更加广阔的应用。回顾全文,笔者在数据挖掘技术在信用卡客户分析中的应用研究上做了不少工作,阅读了数十篇理论和技术性文章、深入学习了SAS挖掘工具、也总结了一些有意义的结论,但是由于笔者的学术能力和分析技术能力有限,理论深度和实验价值有所限制,论文仍然存在一些不足,笔者仅希望能以此文对相关领域的研究贡献自己的绵薄之力。