通过建设综合决策支持系统对社会保险管理信息系统产生的大量数据资产进行管理和智能分析，向业务决策人员提供基于知识的决策支持，已成为我国社会险信息化建设进一步发展的重要方向。 本文根据养老基金决策业务的行业现状和广泛的需求特征，首先设计出一个开放的层次化决策支持系统应用架构，能够基于用户的要求从宏观到细节不同层次，使用ODS和数据仓库对海量业务数据进行主题综合和存储，融合常规统计分析、联机分析处理和数据挖掘等技术进行知识发现和表达。然后，就如何发现深刻隐藏于业务数据中的潜在知识模式重点研究了适用于养老基金决策业务的数据挖掘理论和技术，包括设计和实现一个具有很好扩展性、基于组件的通用数据挖掘平台，研究数据立方体中关联规则挖掘算法、支持向量机分类和回归算法并建立相应的业务应用模型。 本文系统地将数据挖掘技术应用于养老基金决策支持业务，具有很好的技术灵活性、业务指导性和实践应用效果。