数据挖掘是指从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。数据挖掘技术历经数十年的发展，已被广泛应用于金融、保险、电信、电力等领域。将数据挖掘技术应用于银行业是技术发展的热点，也是银行业自身竞争发展的迫切需要。目前，国外一些银行都在尝试用数据挖掘术来解决银行信贷管理中的各种问题和寻找新的机会，从而为决策的制定提供有力的支持，并产生了一些成功的运用和管理模式。农村信用社由于它在国内金融业的特殊性，其信贷管理中存在着诸多问题并且面临着一些难以掌控的风险，也迫切需要运用数据挖掘技术来控制信贷中的风险和提高信贷管理水平。本文以湖南农村信用社为背景，指出农村信用社信贷管理的现状及面临的挑战，对数据挖掘在农村信用社管理中的运用情况进行了分析，对数据挖掘的基本流程、关键技术和相关挖掘分析方法进行了剖析。论述了将数据挖掘技术应用到银行业信贷管理的几个步骤，并对这几个步骤中涉及到的技术和方法，以及流行的数据挖掘工具进行了阐述。接着利用决策树C4.5算法对农村信用社小额贷款的客户信用评价及贷款风险管理进行了实证分析。然后从农村信用社信贷业务的特征出发，着手利用数据挖掘技术来加强对相关数据的知识发现，包括信贷客户分析、信贷风险分析、信贷决策支持等，提出了适合农村信用社的信贷管理系统模型和数据挖掘系统设计构架。这为农村信用社构建数据挖掘的信贷管理系统提供了借鉴，对提高湖南省农村信用社信贷管理的贷前的分析效率、贷中的决策质量和贷后的管理效果有着十分显著的作用。最后，提出农村信用社建立信贷管理数据挖掘系统的难点和实施建议。并对本文所做工作进行总结，列出本文研究的局限性，并对以后的研究工作做进一步的展望。