随着我国改革开放的深入以及加入WTO，我国金融行业自由化、国际化的速度逐渐加快，国内各商业银行除了彼此之间相互竞争外，还将迎接许多世界级外资银行的挑战。中国银行业在失去政府的保护后，正面临着前所未有的激烈市场竞争，而且网上银行和金融电子化的迅速发展使得我国银行网点多的优势也越来越小，所以各个商业银行都在加速发展自己的信息技术以应对挑战。我国的信用合作联社作为中国银行业唯一在广大农村地区生存的银行机构(邮政储蓄银行改制后将会成为第二家)，由于种种原因成为我国银行业的弱势群体，在国内同行业中信息化管理起步较晚。在银行业股份制管理的趋势下，为了在未来的竞争中立于不败之地，信用社更应该加快完善适合自身管理的方法和手段，利用先进的科学管理方法去生存和发展。而以数据仓库技术和数据挖掘技术为基础的客户关系管理系统的出现，成为解决这一问题的有效途径。 本文介绍了客户关系管理(Customer Relationship Management，CRM)、数据仓库技术的国内外研究现状和其目前在银行业的应用情况，对信用社建立数据仓库和CRM的必要性和迫切性进行了探讨，结合山西省某市信用联社的业务系统，提出了信用社银行卡数据仓库的建立方法，方法中包括逻辑模型和物理模型、主题、维度、粒度、操作性窗口、模式等等的设计。 本文使用微软提供的SQL Server 2005数据库实现了信用社数据仓库的一个原型系统，同时设计SQL Server Integration Services(SSIS)包实现对源数据的提取、转换，最后用SQL Server Analysis Services(SSAS)生成了多维数据立方体。 本文对数据挖掘在信用社客户关系管理中的应用进行了研究。在对信用社的客户数据进行预处理后，用C5.0决策树算法对客户数据进行挖掘，生成决策树和规则，接下来对生成的决策树和规则进行评估，从增益评估图中可以看出预测模型是有效的，也证明了生成的决策树对预测新客户有较高的可信度。最后再用生成的决策树和规则对信用社的客户预测分类，准确率可以达到百分之八十九。
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