基于粗糙集的数据挖掘方法在消费者模式识别中的应用这项研究,是在数据量成指数增加以及互联网和数据挖掘技术迅速发展的前提下,针对消费者模式识别的迫切需求而提出的。为进一步发现某产品领域的潜在客户,本文基于数据挖掘思想,结合多种数据挖掘方法,有效的建立了一套消费者模式识别模型。本文所提出的模型能够有效的提高识别效率,充分利用了粗糙集、聚类、遗传算法、神经网络的优点。本文所采用的分析方法是,先对已有的数据按照自定义模式进行聚类,然后对于新近的数据,可按照需要的模式对其进行识别。本文主要研究数据挖掘中的聚类和分类算法在具体的消费者模式识别中的应用。首先介绍了数据挖掘相关理论和算法。之后对所采用的k-means算法,神经网络、粗糙集、遗传算法进行详细的描述。并对组合模型的效果做了验证。从消费者模式识别的重要性出发,分析探讨了客户数据应用数据挖掘的重要性。根据其实际需求,给出了识别系统的具体描述。最后,针对银行客户是否购买指定基金这一问题,通过数据挖掘技术在大量的数据中探索分析。建模过程按照数据准备,模型建立,模型评估的步骤,在模型建立过程中对几种组合算法的效率和精度进行了分析和比对。最终得到了有效的消费者模式识别模型。本文把数据挖掘理论与实际项目相结合,最终实现了将识别系统应用于银行客户,并对其购买行为做出了预测,体现了极大的商用价值。应用结果表明所建立的识别模型是科学的,基本上符合实际情况,能够帮助决策人按照不同的消费群体的特点提供个性化的服务和制定针对性的营销策略,这样就可以根据现有客户的消费模式,对其提供更好的服务,同时发掘出潜在客户的需求,最终为公司带来更大的收益。