银行业务日益复杂，客户数据分析成为提高服务水平和业务决策的关键因素。本文聚焦于Adaboost算法在银行客户数据分析中的优化应用，通过对DM课程学习的总结和深入研究，提出了一种基于Adaboost算法的银行客户数据分析模型。Adaboost算法通过迭代训练弱分类器，有效地提升了模型的准确性，更好地捕捉到客户的行为特征。通过对模型的实证分析，本文展示了在银行业务中应用Adaboost算法进行客户分类和预测的有效性。关键词包括Adaboost算法、银行客户数据分析、DM研究、数据挖掘、客户行为特征分析。通过该研究，银行业可更好地利用客户数据，提高服务个性化水平，优化运营决策。