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为解决数据挖掘中存在的数据漂移和客户价值分布不平衡问题，采用了分阶段聚类和代价敏感支持向量机的新方法．新方法首先对全部客户聚类得到特征相似的客户群，然后用某个区域客户属于某客户群的后验概率对城市进行聚类，具有相似后验概率分布的城市群被认为是具有类似的客户结构，每个城市群的客户组成了新的客户样本，对每个样本分别进行代价敏感分类，并完成客户细分．对比实验表明，该方法提高整体预测准确率和高价值客户识别能力，降低模型错误分类代价．改进的方法能在保证分类准确率的同时，更有助于企业锁定高端客户，动态地调整区域市场战略