基于數(shù)據(jù)挖掘的保險(xiǎn)展業(yè)系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、荃于數(shù)據(jù)挖掘的保險(xiǎn)展業(yè)系統(tǒng)設(shè)門」錄目錄摘要....................，4…八BST尺八CT.........................……第一章引言.……””“.”‘””l，主國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀............……l，2日前!如險(xiǎn)，的挑戰(zhàn).............……1.3本文的卜要內(nèi)容……，......……1.4本文的章節(jié)安排.............……第二章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)基礎(chǔ)..........……2.1數(shù)據(jù)

2、挖掘的概念.............……2.1.工數(shù)據(jù)挖掘及其起源.......……2.1.2數(shù)據(jù)挖掘的般過(guò)程.....……2.2數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù).............……2.3數(shù)據(jù)挖掘主要分析技術(shù).......……2.3.1分類.....……’2.3.2關(guān)聯(lián)分析.............……2.3.3聚類.……，..，……2.3.嘆異常檢測(cè)...........，…第三章保險(xiǎn)展業(yè)中的數(shù)據(jù)探索......……3.1已有_日乍.....

3、.............……3.1.1前端保險(xiǎn)展業(yè)業(yè)務(wù)管理...……3.1.2后臺(tái)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)...........……3.2保險(xiǎn)展業(yè)數(shù)據(jù)集，.，..........……:3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理.................……3.吸!.總統(tǒng)計(jì)..............，……3.5可視化.......，……3.6聯(lián)機(jī)分析處理...............……第四章數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)展業(yè)，，的應(yīng)用二4.1應(yīng)用現(xiàn)狀與前景......……準(zhǔn).2

4、需求分析........……改.2，l實(shí)例分析............……4.2.2問(wèn)題分析...........……4.2.3功能分析...............……111.IV..…2..…月..…4..…6..…6..…6..…6..…7..…扮..…拐..…91O.…10.…11.…11.…11.…12.…l月…，15.…16.…17.…17.…19.…!9，…20.…20，…20.…22基于數(shù)據(jù)挖掘的保險(xiǎn)展業(yè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)摘要摘要

5、隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，保險(xiǎn)業(yè)在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中起到了重要的地位，從事保險(xiǎn)代理行業(yè)的公司日益增多，使得保險(xiǎn)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，光靠直覺來(lái)開展業(yè)務(wù)的決策方式己經(jīng)不適應(yīng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。自上世紀(jì)90年代開始保險(xiǎn)代理行業(yè)開始出現(xiàn)至今，行業(yè)發(fā)展迅速，我國(guó)的保險(xiǎn)代理行業(yè)相比國(guó)際上的保險(xiǎn)代理行業(yè)起步晚但起點(diǎn)高，從發(fā)展初期就采用計(jì)算機(jī)和數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)管理業(yè)務(wù)活動(dòng)，建立了財(cái)務(wù)系統(tǒng)、保險(xiǎn)展業(yè)管理系統(tǒng)、保險(xiǎn)保單管理系統(tǒng)、保險(xiǎn)理賠系統(tǒng)、保險(xiǎn)客戶管理系統(tǒng)等多種業(yè)務(wù)系統(tǒng)，積累

6、了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)中隱藏著某些規(guī)律，發(fā)現(xiàn)并量化這些規(guī)律制成模型來(lái)為保險(xiǎn)代理業(yè)務(wù)開展提供有效的量化依據(jù)，對(duì)保險(xiǎn)公司發(fā)現(xiàn)VIP客戶、推薦業(yè)務(wù)、維護(hù)客戶關(guān)系、以及風(fēng)險(xiǎn)防范等方面提供最佳的決策支持策略，從而能有效降低決策風(fēng)險(xiǎn)提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。本文主要工作如下:1.對(duì)保險(xiǎn)展業(yè)中相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了探索。通過(guò)對(duì)保險(xiǎn)展業(yè)中涉及的承保數(shù)據(jù)使用匯總統(tǒng)計(jì)、可視化和聯(lián)想分析處理(oLAP)等主題分析，進(jìn)而為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)展業(yè)中應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。2.將數(shù)據(jù)

7、挖掘技術(shù)應(yīng)用于保險(xiǎn)展業(yè)。(l)提出了基于分類決策樹TreeGrowth歸納算法的客戶分類模型，解決了客戶分類依靠人力的問(wèn)題(2)提出了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則FP增長(zhǎng)算法的組合推薦模型，解決了系統(tǒng)無(wú)法提供保險(xiǎn)組合推薦輔助的問(wèn)題(3)提出了基于聚類DBscAN算法的保單交易模型，解決了決策層無(wú)法對(duì)產(chǎn)品實(shí)際購(gòu)買客戶進(jìn)行分析的問(wèn)題和代理人無(wú)法查詢客戶購(gòu)買行為為客戶推薦最適合產(chǎn)品的問(wèn)題。3.對(duì)上述3個(gè)模型進(jìn)行了技術(shù)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)從積累的數(shù)據(jù)中采集、清洗、創(chuàng)建數(shù)