自我国加入世界贸易组织以来,越来越多的保险公司进入我国,我国的保险业也逐渐兴盛,这样,保险行业比其它行业拥有更多的可以挖掘的数据。借助数据挖掘技术正确地分析与挖掘潜藏在这些数据中的信息,并对信息进行加工利用,这样便能产出更好的产品或提供更好的服务,在这样的基础上,客户理赔风险也能有效控制。所以,用数据挖掘技术进行研究对我国保险行业的进一步发展具有重要的意义和实用价值。本文系统研究了我国保险业的发展状况、数据挖掘技术的应用现状和数据挖掘及数据仓库理论；重点分析了医疗保险理赔业务流程,定义了制约寿险公司经营管理的三个要素：保险产品费率的厘定、承保风险的控制和经营绩效的提高,在此基础上进行了数据仓库的建模和数据挖掘体系的总体设计；重点研究了通过寿险公司实际的医疗保险理赔业务数据进行数据挖掘分析,首先,利用微软公司的SSIS数据整合服务软件进行数据的抽取、转换和导入数据仓库；然后,利用SSAS数据分析软件结合数据挖掘技术中的聚类分析算法、决策树算法和神经网络算法,从识别易发生索赔案件的客户特征、客户风险级别判定和客户索赔欺诈案件的识别三个方面进行了实证研究,并在以上研究的基础上,为寿险公司经营管理的提高提出了有益的建议。