经济发展新常态下,居民医疗服务需求不断提高与社会医疗保障效应不足的矛盾日渐凸显,市场蕴含巨大的健康医疗保障需求。虽然需求旺盛,发展潜力巨大,但目前国内健康险赔付率居高不下、盈利水平差一直是困扰各家保险公司的难题。如何以科学的方式从经营过程中积累的巨量的信息数据中分析、挖掘出有价值的信息,提升经营效益是提高企业核心竞争力的重要手段。本文通过提取A公司短期健康险理赔数据进行清洗预处理,运用SPSS软件进行统计分析,设短期健康险赔付额为因变量,建立广义线性模型估算年龄、性别、疾病、职业和地区等风险因子对赔付额的影响。发现年龄、性别、疾病、职业、地区以及Ln保额均显著影响赔付额,对变量的具体类型均进行统计性描述和细致的分析比较,多维度交叉分析变量风险值。通过承保客户数据分类分析各类型客户出险概率,综合评价客户群体的理赔风险值,判断区分不同理赔风险客户的群体特征；通过实证结果分析发现短期健康险经营管理中存在的问题：费率厘定不科学,小额赔付占用大量理赔管理成本,承保环节客户信息不严谨,理赔处理记录出险疾病名称不规范,进一步归纳提炼经营管理过程中的关键风险控制点,从加强风险管控、提升服务品质和提高数据质量三方面针对性提出优化建议：一是实行差异化费率,灵活设定保额,设定比例给付,引导如实告知,加大调查力度,提高专业程度；二是加强健康管理,疾病预防,优化便捷服务,加强跨界合作；三是提高数据质量和数据管理水平。本文通过对短期健康险理赔数据进行多维度的可视化分析和数据挖掘,尝试从理赔数据分析视角应用于风险评价管理,对客户群体分类进行数字化定义,提出相应管理措施,为短期健康险风险控制和理赔服务提供依据,降低管理成本,提高经营管理效率。