在海量数据时代,近乎颠覆性地商业模式的进化演绎以及技术的更新换代给保险业提供了机遇的同时,也给其带来了沉重的竞争压力和生存挑战,传统以产品为中心的4P或者以消费者为中心的4C理论并不能满足越来越严苛的营销预算、海量的数据堆积和存储查询等需求。为了提高保险业的效率和效益,企业需要寻求比传统粗放型运营更加科学有效的精准化运营制度和思路,其中,数据挖掘技术的科学有效应用是精准营销的基础以及技术保障。融合了4P和4C的nPnC形式的理论是精准营销的理念。本文以3P3C理论为例,在该基础上,选取客户为对象,主要研究其三个方面:客户基本属性,包括客户职业、年龄、性别、学历、婚姻状况等;客户价值,即客户保单的额度与保费以及频率;客户行为,即购买险种。本文采用保险企业的财务信息、交易信息、保单信息、客户信息等数据实现对保险产品和客户属性、客户行为之间的关联关系进行精准分析。本文描述了在典型的结构化分布式数据库平台上,采用关联分析和聚类分析算法实现大数据分析的过程。关联分析是对保险数据进行挖掘的基础。针对客户的三个研究要素,构建出客户分群群落模型,针对各个群落进行关联规则。本文采用经典的Apriori算法实现关联分析,在实现过程中,发现其对实际数据的计算有很大的限制。本文提出了一种有效的方法解决了Apriori算法关于多维数据的连接问题,并提出通过增加排序规则提高了Apriori算法的计算效率,实现了对保险数据的关联分析。在关联分析实现后,对数据进一步进行聚类分析,实现了一个有效的数据挖掘过程,其结果反应了保险产品群在不同类型的客户群落中营销规律,对实现精准营销有一定的指导意义。