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数据挖掘技术在我国保险业中的应用研究

随着我国保险体制改革的深化,WTO 的加入,国外保险公司的全面进入,我国保险业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,保险业拥有更多有关客户的数据,谁能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,谁就能更好地控制客户理赔风险,同时又可以向客户提供更好的保险产品与服务,从而在竞争中获胜。国内对这方面的研究还刚刚起步,国外在这方面已经大大地领先于国内。因此,研究数据挖掘技术在我国保险业中的应用具有重要的价值。本文首先分析了我国保险业中数据挖掘技术应用的现状,介绍数据挖掘理论,接着重点研究保险业中数据挖掘主题的选择与设计上。在国外已有研究基础上,结合我国保险业的实际需要,提出了我国保险业中的客户细分、客户流失、购物篮分析和交叉销售、客户满意度分析、客户忠诚度分析和客户响应度分析六个挖掘主题。通过医疗保险数据的实证分析,建立医疗保险业的客户RC 细分模型、个人和团体客户理赔特征模型,利用SPSS 公司的Clementine 数据挖掘工具建立模型并进  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>

河北工业大学
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数据仓库、数据挖掘技术在保险业中的应用与研究

数据仓库技术是信息领域中近年来出现并发展迅速的一种计算机技术,它可以对原始的操作数据进行各种处理,转换成有用信息,充分利用这些信息,分析并做出策略性的决策。数据挖掘技术是以数据库或数据仓库中存储的数据为基础,采用决策树、关联规则、聚类、神经网络等方法,从中提取有趣的知识、规律或高层信息。作为传统数据处理密集型行业之一的保险业,随着业务的增长,面对大量历史数据和当前事务数据,构建数据仓库平台,挖掘其中蕴含的信息,进行信息分析和决策支持将成为信息化管理的主要组成步骤。本文首先系统地介绍了数据仓库技术的基本概念、体系结构、物理数据库的设计以及基于数据仓库的数据挖掘算法和联机分析处理理论。通过对上述技术的研究,提出了河北人保数据仓库系统。该系统包括数据仓库模型构建,数据集成和数据挖掘算法应用。其中数据仓库模型从概念模型、逻辑模型和物理模型三个方面进行讨论。由于数据质量是数据仓库实施中的“瓶颈”,详细介绍了在数据集成中发现的问题以及解决方...  (本文共53页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
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数据挖掘技术在我国汽车保险业中的应用研究

计算机技术发展的历史在某种意义上也是数据自动采集、生成和处理的历史。目前,全球为各行各业服务的数据库不仅在数量上快速增长,而且在规模上也越来越大。数据挖掘正是在这样的应用需求背景下产生并迅速发展起来的一个重要的研究领域。随着我国保险体制改革的深化,WTO的加入,国外保险公司的全面进入,我国保险业的竞争也日趋激烈。与其他行业相比,保险业拥有更多有关客户的数据,谁能正确地挖掘与分析隐含这些数据中的知识,谁就能更好地控制客户理赔风险,同时又可以向客户提供更好的保险产品与服务,从而在竞争中获胜。国内对这方面的研究还刚刚起步,国外在这方面已经大大地领先于国内。因此,研究数据挖掘技术在我国保险业中的应用具有重要的价值。数据挖掘技术是先进的信息处理技术,汽车保险是随着汽车工业的加速发展和人民生活水平的提高而发展起来的一种保险业务,随着汽车工业的加速发展和人们购买力的增加,保险公司如何有效地利用已有的数据来改革和推动自己的保险业务,已经成为各保...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉大学
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基于数据挖掘技术的客户价值管理应用研究

客户价值概念的提出,将市场营销的理念推向了一个全新的高度。客户价值被认为是企业竞争性优势和长期赢利的关键。本文试图全面剖析客户价值理论的基础上,建立一个完整可行的客户价值管理体系。随着市场的日益丰富,客户的信息和产品的信息越来越多,巨大的数据量已达到采用传统的方法已经难以胜任的地步。数据挖掘技术可以为企业提供一个深刻了解、全面管理顾客价值的窗口。本文提出了基于数据挖掘技术的客户价值管理体系结构。本文分为四章。第一章 客户价值理论研究综述——本章在对现有的各种客户价值理论进行归纳总结的基础上,对客户价值理论的内涵进行了阐述。第二章 客户价值管理研究——给出了几种比较有代表性的客户价值管理观念和框架,并在此基础上分析归纳出客户价值管理体系中的核心是客户价值的分析与创造。并分析说明了客户价值管理在客户关系管理中的重要地位。第三章 基于数据挖掘技术的客户价值管理——本章提出了基于数据挖掘技术的客户价值管理体系。在这个体系中,我们根据客户...  (本文共56页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
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人力资源管理系统中数据挖掘技术的应用

本文对数据挖掘在人力资源管理中的应用进行了研究。随着知识经济的到来,人力资源管理被提到了前所未有的高度,现已成为企业管理的重要内容之一。现代企业的生存与发展受众多因素影响和制约。其中,最重要也是最根本的因素就是企业的劳动者—人力资源,他们是企业所有资源中最宝贵的,必须对其进行有效管理。同时,随着社会的发展许多新兴技术在人力资源管理领域得到广泛应用,但人力资源管理仍存在一些现有技术不能解决的问题,寻找新的管理技术势在必行。擅长从数据中发现模式的数据挖掘技术,在许多领域被使用,并已取得良好的经济效应,这为本文所述问题的解决开辟了新的思路。本文首先介绍了课题的研究背景、人力资源管理系统和数据挖掘的国内外研究现状;阐述人力资源管理的基本理论及人力资源管理系统的产生与发展;分析了人力资源管理系统存在的局限性。在此基础上,引入了数据挖掘技术。并介绍了数据挖掘的相关知识、决策树算法,以及人力资源管理系统的分析和设计过程,包括背景介绍、功能描述...  (本文共63页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
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数据挖掘技术在银行业中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)技术诞生于20世纪90年代中期,其目的是从大量不完全、有噪声、模糊、随机的实际数据中发现隐含的、事先未知的潜在有用的并且最终可理解的信息和知识。论文阐述了数据挖掘技术在国内外的研究现状,对目前主要的数据挖掘算法如聚类分析、分类分析、相关分析和统计分析进行了剖析,对当前最为流行的数据挖掘工具IBM Intelligent Miner、SPSS Clementine及SAS Enterprise Miner进行比较分析,阐述了数据挖掘技术的未来发展趋势。银行、证券公司、保险公司每天的业务都会产生大量数据,使用目前的数据库系统虽然可以高效地进行数据的录入、查询、统计功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。利用数据挖掘技术不但可以从海量数据中发现隐藏在其后的客观规律,而且可以很好地降低金融机构存在的风险。应用数据挖掘技术对我国金融机构有重要意义。数据挖掘技术在...  (本文共65页) 本文目录 | 阅读全文>>

重庆大学
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数据仓库及数据挖掘技术在部队食品采购系统中的应用

随着数据库的广泛使用和数据库规模的爆炸式增长,人们面临的一个严峻的问题就是如何利用数据。以往,数据使用都被限制在通过一个应用程序或一个报表工具的查询上,这种模式对定义好的模式是可行的,却很难支持数据深层次分析和决策支持应用等。数据仓库和数据挖掘技术就因此应运而生,日益成为国内外研究和应用的热点,在金融、电信、大型零售业等行业得到了广泛应用,并逐步产生了良好的社会效益和经济效益。经过近十年的发展,中国军队的科技化,信息化建设取得了很大的发展和进步,在此期间也积累了大量宝贵的数据资源,但是,如何有效处理和分析这些数据,使其为部队管理、作训和建设供科学、合理和强有力决策支撑,是目前亟待解决的问题。如何利用最新科技成果为新型军队采购制度服务,充分发挥新型军队采购制度的优势,已成为当前军队采购信息化建设的核心课题。论文以部队的食品采购为例,探讨了数据仓库和数据挖掘技术在其中的应用。食品采购是部队后勤供应的一个相当重要的环节,直接关系到部队...  (本文共51页) 本文目录 | 阅读全文>>