本文对数据挖掘技术在寿险信息分析中的应用做了初步的探索,从理论和逻辑上论证了寿险领域中数据挖掘技术应用的可行性。其中主要阐述了数据挖掘技术在客户分析及产品分析中的应用价值,并给出了相应主题分析的具体应用流程和方法。传统的数据挖掘技术专注分析维表的属性,忽略了记录之间存在的关系。网络分析方法主要关注网络的结构而没有注意到网络中节点本身的属性。因此本文在传统的数据挖掘基础上,研究了基于社会网络分析的数据挖掘方法。旨在通过构建异构的网络模型来最大限度的保留原始数据的各种信息,并对多关系网络进行进一步的研究。社会网络可视化技术把浩如烟海的数据描绘成“风景”,让人们“漫游其中”,同时它能够展示客户关系网络的客户管理模式。基于该关系网络,并结合传统的客户关系管理系统,可以为公司的战略实施、客户服务、产品营销提供支持。具体来说,本文主要对面向寿险领域的数据挖掘方法及其应用做了如下几方面的探讨：1.寿险客户分析系统,将客户全方面的信息作为数据源提供给客户信息分析系统,建立与分析系统数据集市的信息交互分析系统对客户的终身价值、风险评估等分析结果同步到客户统一视图中,供销售与服务人员查询。2.客户及产品分析。主要阐述数据挖掘在客户价值分析及产品分析中的应用。描述了客户价值的定义,并从客户价值的产生过程出发,建立了提升客户价值的总体框架,为进一步对客户价值的研究提供有益的借鉴。然后通过关联分析找出险种之间的组合情况。3.社交型关系管理。据调查,目前的寿险数据管理或者客户服务管理系统都是基于寿险客户分析系统,这种以客户个体为主题的方法在进行客户忠诚度分析方面非常实用,但对于数据分析和客户管理就显得不足。因此,本文提出了一套以客户群为目标的分析方法。本文将上述的研究应用于寿险业的企业信息化中,开发了基于寿险业数据的信息可视系统(寿险客户分析系统),通过工具证明了上述研究的可行性。管理数据、应用数据,分析数据被越来越多的公司用来指导公司的营销、客户服务以及发展战略。