保险公司的业务数据量非常大,要快速处理并管理好海量的信息对企业来说确实是个巨大的挑战。本文就是应日本某保险公司的需求开发了一个保险业务数据管理系统,同时运用了SQL Server 2005中的BIDS (Business Intelligence Development Studio)对分类的业务数据进行分析,帮助企业找到数据间的内在关联及潜藏在数据背后的一些信息。保险业务数据管理系统能使企业中的员工能更快速的从大量的数据中得到所需的数据,同时满足公司对数据处理的一些必备要求和条件,让数据的管理更高效,数据的查询更快捷,数据的分类更有层次。这不但节省了很多管理上的开销也提高了工作的效率。在管理好海量数据的基础上,还要研究分析这些数据资源,找到不同客户群的异同点及其购买产品的倾向性亦或者是客户购买行为的共性规律,这样才能帮助企业获得新的利润增长点。光有这么多的数据而不能发现其内在的联系,找到并利用好潜藏在数据背后的有利于企业的信息,根本无法真正体现了这些资源的作用。近些年来随着数据分析,数据挖掘技术和决策技术的日趋成熟,这种通过对现有业务数据的分析找到规律的模式,正为企业的进一步发展提供了一个思路,带了来一个新的契机。第一章写了本文的目的,意义,国内外的现状及所做的主要工作。第二章概述了构建保险公司辅助决策支持系统所需要用到的一些技术和模块：数据管理系统,知识库的设计,数据挖掘技术。第三章根据企业实际的需求开发保险公司业务数据系统的一些设计及实现。第四,五章主要讲述了如何运用数据挖掘中的类聚算法和决策树算法来构建模型,并以保险业务数据管理系统生成满足用户要求的样本库为基础不断改进模型,帮助企业完成对客户群体的分类,和主要的客户群体,发现他们的共性,为不同的消费人群提供人性化的服务,并为争取到潜在的客户提供了的条件。第六章主要是对前文数据的分析和总结。