Luận văn tập trung nghiên cứu các kỹ thuật phân lớp dữ liệu và ứng dụng chúng vào bài toán phân loại khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng. Các thuật toán phân lớp như Cây quyết định, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors (KNN) và Mạng nơ-ron được khảo sát, phân tích ưu nhược điểm. Dữ liệu khách hàng thực tế từ một ngân hàng thương mại được thu thập, tiền xử lý và sử dụng để xây dựng các mô hình phân loại. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình Cây quyết định đạt độ chính xác cao nhất trong việc phân loại khách hàng tiềm năng và khách hàng rủi ro. Luận văn đề xuất quy trình ứng dụng các kỹ thuật này nhằm hỗ trợ ngân hàng trong việc đánh giá hồ sơ vay vốn, quản trị quan hệ khách hàng và xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh trong thời đại số.