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1、荃于數(shù)據(jù)挖掘的保險展業(yè)系統(tǒng)設(shè)門」錄目錄摘要....................,4…八BST尺八CT.........................……第一章引言.……””“.”‘””l,主國內(nèi)外研究現(xiàn)狀............……l,2日前!如險,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...........,…第三章保險展業(yè)中的數(shù)據(jù)探索......……3.1已有_日乍.....
3、.............……3.1.1前端保險展業(yè)業(yè)務(wù)管理...……3.1.2后臺數(shù)據(jù)倉庫...........……3.2保險展業(yè)數(shù)據(jù)集,.,..........……:3.3數(shù)據(jù)預(yù)處理.................……3.吸!.總統(tǒng)計..............,……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實例分析............……4.2.2問題分析...........……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)挖掘的保險展業(yè)系統(tǒng)設(shè)計摘要摘要
5、隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,保險業(yè)在經(jīng)濟(jì)活動中起到了重要的地位,從事保險代理行業(yè)的公司日益增多,使得保險市場的競爭日益激烈,光靠直覺來開展業(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年代開始保險代理行業(yè)開始出現(xiàn)至今,行業(yè)發(fā)展迅速,我國的保險代理行業(yè)相比國際上的保險代理行業(yè)起步晚但起點高,從發(fā)展初期就采用計算機(jī)和數(shù)據(jù)庫來管理業(yè)務(wù)活動,建立了財務(wù)系統(tǒng)、保險展業(yè)管理系統(tǒng)、保險保單管理系統(tǒng)、保險理賠系統(tǒng)、保險客戶管理系統(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)律制成模型來為保險代理業(yè)務(wù)開展提供有效的量化依據(jù),對保險公司發(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)險提高企業(yè)的競爭力。本文主要工作如下:1.對保險展業(yè)中相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了探索。通過對保險展業(yè)中涉及的承保數(shù)據(jù)使用匯總統(tǒng)計、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題(2)提出了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則FP增長算法的組合推薦模型,解決了系統(tǒng)無法提供保險組合推薦輔助的問題(3)提出了基于聚類DBscAN算法的保單交易模型,解決了決策層無法對產(chǎn)品實際購買客戶進(jìn)行分析的問題和代理人無法查詢客戶購買行為為客戶推薦最適合產(chǎn)品的問題。3.對上述3個模型進(jìn)行了技術(shù)實現(xiàn)。通過從積累的數(shù)據(jù)中采集、清洗、創(chuàng)建數(shù)
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