随着我国新型农村合作医疗制度覆盖面不断扩大,参合人数在不断增加,新农合业务也愈加复杂,为了提高新农合工作的效率,新农合业务系统得到广泛应用。新农合业务系统存储了大量的数据信息,但并未得到充分的分析和利用。为了进一步发现医保数据中的潜在知识和有用信息,可将数据挖掘技术应用于医保数据分析,利用数据挖掘技术发现新农合数据中有价值的信息,有助于管理人员掌握新农合业务现状,制定符合客观实际政策。目前,国内外己有许多学者研究如何使用数据挖掘技术解决医疗保险领域存在的问题,常见的有医疗费用预测、医保欺诈检测、医保基金管理等。本文主要结合对数据仓库、数据挖掘技术的学习,根据新农合业务特点和新农合管理实际需求,对新农合决策分析系统的架构进行研究,构建面向数据挖掘的新农合决策数据仓库,并提出了针对新农合业务数据特点提出ETL处理方法,在此基础上提出新农合疾病补偿分析方法,利用该方法针对新农合住院补偿数据进行数据分析挖掘工作,获得新农合患者属性与疾病、费用之间的关联规则,并对挖掘结果进行分析,为新农合管理人员提供决策支持。