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1、數(shù)據(jù)挖掘的基本思想是利用已知的數(shù)據(jù)通過建立數(shù)學(xué)模型的方法找出隱含的業(yè)務(wù)規(guī)則。隨著該技術(shù)的發(fā)展,其重要性已被越來越多的人認(rèn)可,在國(guó)內(nèi)外很多行業(yè)已經(jīng)成功應(yīng)用。在保險(xiǎn)行業(yè)的主要應(yīng)用有客戶欺詐分析,客戶流失分析,客戶消費(fèi)模式分析,市場(chǎng)推廣分析等。其中,客戶流失分析是通過對(duì)以往流失客戶的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,找出可能退保用戶的特征,以便及時(shí)采取相應(yīng)的措施,減少客戶流失的發(fā)生。這對(duì)保險(xiǎn)企業(yè)降低運(yùn)營(yíng)成本,提高經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)有著極為重要的意義。論文首先闡述了數(shù)據(jù)
2、挖掘的含義、功能以及流程,分析了CRM的內(nèi)涵以及體系框架,指出了保險(xiǎn)公司客戶流失的原因以及實(shí)現(xiàn)客戶流失預(yù)測(cè)對(duì)保險(xiǎn)公司的重要性,在此基礎(chǔ)上將保險(xiǎn)公司客戶流失原因進(jìn)行了歸類分析,提出了保險(xiǎn)公司客戶流失關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)及相應(yīng)對(duì)策。其次,重點(diǎn)設(shè)計(jì)了保險(xiǎn)公司的客戶流失預(yù)測(cè)模型。針對(duì)常用的決策樹分類挖掘算法進(jìn)行了分析,指出了存在的問題,提出了基于加權(quán)屬性和預(yù)剪枝策略的決策樹分類挖掘的改進(jìn)算法。該算法能夠更好地解決保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)量大,效率要求高的
3、問題。同時(shí)基于決策樹挖掘改進(jìn)算法,對(duì)客戶流失預(yù)測(cè)模型的架構(gòu)進(jìn)行了總體設(shè)計(jì),對(duì)客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了收集、集成,根據(jù)擬定的關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)進(jìn)行了數(shù)據(jù)重組。并在明確客戶流失預(yù)測(cè)模型構(gòu)建思想的前提下,給出了基于決策樹挖掘改進(jìn)算法的客戶流失預(yù)測(cè)模型的詳細(xì)建立過程。接著,針對(duì)具體的商業(yè)人壽保險(xiǎn)公司,將本文建立的客戶流失預(yù)測(cè)模型進(jìn)行應(yīng)用,詳細(xì)分析了模型應(yīng)用過程中所涉及到數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及通過決策樹分類挖掘改進(jìn)算法建立的客戶流失預(yù)測(cè)模型。最后,本文對(duì)預(yù)
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