随着计算机技术、互联网技术、社交网络的发展以及智能手机的应用扩展,现代社会的数据量因此呈井喷式增长,数据挖掘技术基于巨量的数据,通过一定的数学算法,设计分析模型,从结果中提取出有意义的知识,引导后续的决策行动,将虚拟数据转化为实际的社会或经济效益。很多政府和企业都已逐渐认识到数据挖掘的重要性,社会产生了专业的数据挖掘与分析的工作岗位,数据挖掘技术也逐渐应用在电信、游戏、银行等各行各业。我国银行业经过几十年的运营,由于和客户交互的特殊性,已积累了海量的数据,虽然已逐渐成为数据挖掘应用的主要行业,但对数据的分析与研究还与国际存在一定差距,并没有充分挖掘数据的价值,存在一定成长空间。本文对数据挖掘技术在银行信用卡系统中的应用进行了介绍及研究,设计了面向信用卡业务的数据挖据系统,利用SPSS Modeler工具进行建模设计,并两个信用卡业务的应用案例分析,详细说明了聚类分析、神经网络分析、logistic回归、RFM分析等技术在信用卡业务的应用情况,说明了数据挖掘技术在银行信用卡系统中使用的有效性。