python编程利用数据挖掘技术，对银行已有数据进行分析，对客户进行识别，对客户是否能够进行存款精准营销

对银行已有数据进行分析，对客户进行识别，并进行精准营销，可以通过以下步骤实现：

1. 数据清洗和预处理：对银行已有数据进行清洗和预处理，包括数据去重、异常值处理、缺失值填充等，以确保数据的准确性和完整性。

2. 特征选择和提取：对客户的数据进行特征选择和提取，选择具有预测能力的特征，例如客户的年龄、性别、收入、职业等。

3. 建立模型：使用数据挖掘技术，建立预测模型，例如决策树、随机森林、神经网络等，对客户进行分类和预测。

4. 评估模型：对建立的模型进行评估，包括准确率、召回率、精确率等指标的计算，以评估模型的预测能力和可靠性。

5. 精准营销：根据模型的预测结果，将客户分为不同的群体，对不同群体的客户进行精准营销，例如针对高收入客户推出高端理财产品，针对年轻客户推出移动支付等。

需要注意的是，数据挖掘技术需要大量的数据支持，因此银行需要建立完善的数据采集和管理系统，保证数据的质量和规模。另外，对客户的隐私也需要严格保护。