一、数据仓库、数据挖掘技术在保险业中的应用与研究（论文文献综述）
王轶哲[1]（2020）在《基于数据挖掘对保险行业客户流失预测》文中认为数据挖掘的基本思想是使用已知数据建立数学模型以查找隐藏定律。在保险业中,获取新客户的成本比保留现有客户的成本高得多,并且从未来的角度来看,良好的数据挖掘应用将对发展业务运营和发现潜在客户群有很大帮助。因此,数据挖掘技术与商业企业的整合也是必然的过程。由于办公室自动化水平不断提高,保险公司信息化,公司治理概念不断更新,与客户的传统和高质量的保险关系管理办法已不再满足现代保险公司的基本需要。保险企业客户流失的主要原因有:自身问题、价格问题和质量问题,但也不能盲目的降低价格,如价格敏感性的客户,降低价格会挽留住价格不敏感的客户,调整价格无法挽留,还会降低利润空间,所以要了解客户流失的触发事件。由于数据提取技术日益成熟,诸如分类方法等数据提取方法也日益成熟,将此类技术应用于分析被保险客户信息,将客户信息转换出多个有用信息,这最终有助于企业的经营决策,同时可以降低客户的流失率,从而获得经营优势。特别是客户流失分析是保险公司分析的一个重要组成部分,分析了客户流失的历史数据,目前正在研究客户交付的特点,将采取适当措施减少客户流失。这对于降低保险公司的交易成本和提高其业务效率至关重要。论文分析了客户关系管理的含义和系统框架及其在保险业中的应用,并分析了保险公司客户流失的主要原因。然后分析了决策树算法的优缺点。本文针对算法缺点改进算法,并提出了具有权重属性和预剪枝策略的决策树分类挖掘算法。改进后的算法效率更高,并且可以处理大量数据。建立并分析新模型的算法,收集商业保险公司,应用本文中建立的客户流失预测模型,清理模型应用过程中包含的数据,转换数据,以及通过决策树C5.0和C&RT建立客户流失预测模型,同时对预测模型的结果进行评估与分析。
于洋[2]（2019）在《基于商业智能技术的决策支持系统开发与研究》文中研究说明随着国民收入的不断提高与国家各项政策的支持,国内保险业得到了空前快速的发展。而伴随着快速发展的同时,保险公司也产生了大量的历史数据,如何通过技术手段从保险公司的历史数据中发现对企业发展有利用价值的信息,辅助企业管理者们对决策问题进行分析与研究,成为国内各保险公司的当务之急。商业智能是一种基于数据仓库技术,并结合在线分析处理和数据挖掘技术来体现商业价值的服务系统,作为新兴的企业决策支持系统解决方案,可以辅助保险公司在海量的历史业务数据中发现有价值的知识。本文深入研究分析商业智能技术,并从保险公司的日常业务场景需求出发,搭建了基于在线联机分析处理的企业级数据仓库,并在此基础上构建了基于数据挖掘技术的推荐系统。利用多种数据挖掘算法构建模型,来辅助企业管理者完成决策行为。在建立基于在线联机分析处理的数据仓库中,对数据抽取、数据转换、数据装载的过程深入研究分析,建立一套适合保险公司使用的数据加工存储体系。在面向主题的数据仓库中构建数据立方体模型,进行在线联机分析处理。通过对数据切片、数据切块、数据旋转等操作方法的研究,结合保险公司各级管理者关注的指标,实现动态、快速的获取不同维度的汇总数据。在构建基于保单交易信息数据挖掘的推荐系统中,对基于协同过滤、基于二分图网络、基于产品内容的基础算法进行深入的研究,并在此基础上提出了改进算法,分别为基于时序行为的协同过滤算法、引入产品分类系数的协同过滤算法、考虑了连边权重属性的二分图网络算法。结合某财险公司的历史数据对上述算法分别构建模型并进行仿真实验,仿真实验表明改进算法较传统算法的准确度与多样性均有所提升。同时说明通过数据挖掘算法对历史保单交易数据进行分析,可以为交叉销售、挖掘潜在客户提供决策支持。
徐毅佳[3]（2019）在《商业智能数据挖掘技术提升客户服务能力研究 ——基于某寿险公司的案例》文中研究说明近年来,随着保险业的飞速发展,人身险（寿险）公司面临的内外部竞争压力不断加剧。与此同时,人们对于寿险服务的能力与多样性需求不断提高。因此,如何进一步加强、提升客户服务能力成为了寿险公司急需解决的难题。随着数据挖掘、机器学习,特别是深度神经网络技术的快速发展,智能技术应用于商业已成为解决此类难题的重要手段。本文旨在探索如何利用智能数据挖掘技术来提升寿险公司的客户服务能力。本文在广泛调研寿险业务的基础上,完成了数据仓库的设计与搭建。利用数据挖掘与机器学习技术,构建了智能技术应用于业务提升的整体框架,并且尝试运用智能挖掘技术来提升客户服务能力,包括利用决策树算法、多层感知器、集成学习算法构建分类器来进行客户细分;利用关联规则挖掘来辅助寿险公司经营决策;利用聚类算法和可视化技术进一步分析理赔案件并辅助保险欺诈的发现。本文的各个算法模型在案例公司的初步应用过程中有良好的表现。其中多层感知器分类使得寿险客户的类别划分更为详细、合理,公司的业务人员能够更有针对性地进行产品的销售;关联规则挖掘大大提高了公司管理人员的决策质量和效率;聚类与可视化的结合应用帮助理赔服务人员对可疑案例进一步展开调查。本文的一系列尝试和探索对数据智能相关技术在寿险业的落地应用有较好的参考价值。
卢松[4]（2017）在《数据挖掘技术在车险电销中的应用》文中提出汽车保险电话销售是以电话为主要沟通渠道并借助网络、传真、短信、快递等辅助渠道销售汽车保险的一种新型营销模式。随着车险电话销售模式的普及,很多车险客户及产品销售等业务数据被保存了下来,与此有关的大量业务数据往往存在不同的系统中,彼此间的兼容性较差,缺乏统一的规划且还有很多干扰数据。随着车险行业信息化程度的不断提高,车险公司间的竞争越来越激烈,如何使用这些数据来建立适用于车险电话销售的营销模式已成为各大保险公司需要面对的难题。数据挖掘技术正是从大规模数据中抽取隐含的、未知的和有潜在使用价值的信息技术,可以很好地解决这个难题。本文的工作重点是通过对车险业务的理解,针对车险数据跨系统、兼容性差且存在很多干扰数据的特点,结合产险公司的实际需求,建立了一套适合车险电销的数据仓库,并在此基础上设计了基于聚类分析的客户细分模型和基于客户分类的购买倾向性分析模型,同时运用SAS数据挖掘工具实现了对客户的分类及对产品销售的预测,进而从购买概率和购买平均价格两个维度针对每一类客户制定了不同的营销策略,从而指导营销员有针对性地进行销售。在研发工作中,数据仓库的建立、对数据挖掘算法的理解和选择以及对车险数据的清洗都是主要的工作。本文深入了解车险行业的领域知识,详细阐述了数据挖掘技术在车险电销中的应用。主要的研发工作如下:1、从车险业务入手,分别介绍了车险电销客户数据仓库概念模型和逻辑模型的设计与实现;2、介绍了实证研究中用到的数据挖掘的算法,如K-means算法和逻辑回归算法;3、介绍了运用数据挖掘技术对车险数据进行实证分析的过程。从研发工作的结果来看,本文得到了有助于车险决策的一些结论,比如低续保率高百产的客户往往都是高端车和过户车,这类客户较易流失,我们可以通过加投offer等方式来留住客户,最终通过这些营销策略使得保费续保率提升了2%-3%左右。此外,在电话销售时有针对性地推荐车险险种可以提升保费续保率。这次探索为数据挖掘技术在车险电销中的应用提供了一定的借鉴意义。然而在实际运用中还需要依据拥有的数据情况重新选择相关的主题并设计对应主题的属性值。
王媛[5]（2016）在《基于数据仓库和聚类挖掘的热计量分析》文中进行了进一步梳理随着城市集中供热系统的普及,出现一些和供热质量密切相关的问题,如供热温度偏低或偏高、用户偷水盗热、热计量表质量问题造成读数异常等现象。对于传统的数据库,要从庞大的记录中获取有效决策信息是费时而繁琐的。数据仓库是用于决策的数据存储技术,数据挖掘是用于发现有趣知识的技术。在尤其是金融、证券、销售等行业,很多企业都建有自己的数据仓库并从中获得收益。基于以上因素,论文采用济南普赛技术有限公司和济南热力公司合作的项目——供暖计量平台中的热计量数据作为研究对象,以研究用户采暖情况及其异常原因为目的,论文提出系统化解决方案,对系统每个模块都进行理论性和实践性研究。首先,论文确定课题研究意义后,对数据仓库和数据挖掘技术进行了理论性方案研究,确定了其应用于集中供热领域的可行性方案。根据研究内容提出系统方案设计架构；确定研究主题、粒度,选用建模工具PowerDesigner进行星型架构逻辑、物理模型设计。然后,基于SQLSERVER的SSIS组件数据抽取速度的高效性能,论文采用该组件对源数据实现抽取、转换、加载操作,实现时间维度表、地理维度表和事实表不同的数据抽取方案设计,将源数据库中组织性差、分散的数据加载到统一的数据仓库中。针对ETL过程中的技术瓶颈聚合组件,进行并行化方案的理论研究和优化设计；使用SSAS组件将关系数据仓库数据转换成多维数据存储模式；利用EXCEL的透视表功能实现多维数据OLAP分析结果展示,利用MDX多维查询语言的方式展示多维分析效果；最后,比较K-Means和EM聚类挖掘算法对同一典型用户热计量数据的聚类挖掘结果,对性能更为稳定的EM算法挖掘结果进行采暖异常情况分析,从分类关系图、分类剖面图、分类特征、分类对比四种视图观察数据结果,获得最后的异常情况决策信息。数据仓库并不是新兴技术,在很多企业已经都有着实际中的应用和成功案例,因此将企业中的热计量数据用于搭建数据仓库平台,具有重要的战略价值,企业可以用更加节省人力物力财力、更加科学的方式获取更为有效的节能减排、打击不法盗热等决策信息。另外,截止到目前,将数据仓库和数据挖掘技术应用于集中供热领域的相关研究文献还不是很多,论文的研究对后续研究者也具有借鉴意义。
李杏谊[6]（2014）在《数据挖掘技术在保险行业目标客户识别中的应用研究》文中认为近10年来保险行业不断发展和壮大，经过长时间运营的保险公司已经积累了大量的历史销售数据。与此同时，数据挖掘技术在近十年间也受到广泛关注而得到了快速的发展。保险公司大量的历史数据在数据挖掘技术的支持下正好能得到最大的利用。数据挖掘技术可以帮助保险公司识别出能为保险公司带来高利润的目标客户，帮助保险公司完成市场细分，帮助制定决策，使得保险销售人员能更好地驾驭市场。本文针对保险业的特点，对保险客户销售与一般客户销售的不同性进行对比，对保险行业在客户识别和险种捆绑销售活动两方面进行数据挖掘技术的相关理论的研究和实践探索。本文首先通过对现有文献的研究学习，对本文研究所涉及到的数据挖掘的相关理论知识进行了简要介绍，并从理论上分析了数据挖掘技术应用在保险行业的可行性。接着，通过对保单销售管理系统的相关数据进行探索，设计出适用于保险业目标客户的数据挖掘模型，从现有系统里分散并且数据量庞大的数据库中收集、抽取出与客户相关的数据，完成数据的理解、集成等的数据准备工作，定义了目标客户的划分标准，成功建立了目标客户的数据挖掘模型，最后完成了目标客户识别的挖掘任务，从实际实验上验证了数据挖掘技术应用在保险行业的可行性。同时，本文还对保险公司现有产品的历史销售记录做了购物篮分析，便于销售人员进行险种捆绑销售。文章最后，总结在研究过程中所得出的主要结论和在研究过程的不足，指出了在保险业中实施数据挖掘技术的未来研究方向和不足之处。
李娜娜[7]（2013）在《数据挖掘在医疗保险理赔分析中的应用》文中研究说明自我国加入世界贸易组织以来,越来越多的保险公司进入我国,我国的保险业也逐渐兴盛,这样,保险行业比其它行业拥有更多的可以挖掘的数据。借助数据挖掘技术正确地分析与挖掘潜藏在这些数据中的信息,并对信息进行加工利用,这样便能产出更好的产品或提供更好的服务,在这样的基础上,客户理赔风险也能有效控制。所以,用数据挖掘技术进行研究对我国保险行业的进一步发展具有重要的意义和实用价值。本文系统研究了我国保险业的发展状况、数据挖掘技术的应用现状和数据挖掘及数据仓库理论；重点分析了医疗保险理赔业务流程,定义了制约寿险公司经营管理的三个要素：保险产品费率的厘定、承保风险的控制和经营绩效的提高,在此基础上进行了数据仓库的建模和数据挖掘体系的总体设计；重点研究了通过寿险公司实际的医疗保险理赔业务数据进行数据挖掘分析,首先,利用微软公司的SSIS数据整合服务软件进行数据的抽取、转换和导入数据仓库；然后,利用SSAS数据分析软件结合数据挖掘技术中的聚类分析算法、决策树算法和神经网络算法,从识别易发生索赔案件的客户特征、客户风险级别判定和客户索赔欺诈案件的识别三个方面进行了实证研究,并在以上研究的基础上,为寿险公司经营管理的提高提出了有益的建议。
张莎莎[8]（2013）在《数据挖掘在城镇基本医疗保险中的应用分析与设计》文中认为近年来国家对医疗保险越来越重视，除了建立基本医疗保险制度，在各地之间还建立大额医疗互相帮助政策。随着基本医疗保险覆盖范围的不断扩大，社会保障局里面的数据与日俱增，把杂乱无章的数据变成科学有用的数据，这是社会保障中心未来的发展方向，可以从里面获取部分数据做研究，挖掘隐藏的信息和知识能对社保工作提供良好的辅助决策作用。本文的数据来源于贵阳市社会保障局，获取其医保数据中城镇居民医保数据，目标是分析贵阳市城镇居民的基金支付情况，分析人员类别，人员身份和性别等属性对其的影响，利用oracle数据库软件，通过搭建oracle数据仓库平台，并在此平台上进行主题数据仓库构建与设计，进行联机分析得出城镇居民统筹基金支付情况，为贵阳市城镇居民统筹基金支付政策的科学制定与调整具有一定的指导意义。本文首先介绍了本文研究的意义、背景及目的，根据贵阳市社会保障局工作需要，对相关的技术理论进行了阐述，重点介绍了数据库，数据仓库，联机分析，数据挖掘技术，在对医保业务了解的基础上确定了城镇居民统筹基金支付主题，确定了设计的目标和及整个主题架构，探讨了城镇居民统筹基金支付基于数据仓库和数据挖掘平台的应用，重点在于建立了城镇居民基金支付的数据仓库模型，并用数据挖掘中的聚类方法分析了此模型。
丁志宏[9]（2011）在《基于数据挖掘的保险展业系统设计》文中提出随着国内经济的高速发展,保险业在经济活动中起到了重要的地位,从事保险代理行业的公司日益增多,使得保险市场的竞争日益激烈,光靠直觉来开展业务的决策方式已经不适应业务的快速发展。自上世纪90年代开始保险代理行业开始出现至今,行业发展迅速,我国的保险代理行业相比国际上的保险代理行业起步晚但起点高,从发展初期就采用计算机和数据库来管理业务活动,建立了财务系统、保险展业管理系统、保险保单管理系统、保险理赔系统、保险客户管理系统等多种业务系统,积累了大量的业务数据。这些数据中隐藏着某些规律,发现并量化这些规律制成模型来为保险代理业务开展提供有效的量化依据,对保险公司发现VIP客户、推荐业务、维护客户关系、以及风险防范等方面提供最佳的决策支持策略,从而能有效降低决策风险提高企业的竞争力。本文主要工作如下：1.对保险展业中相关数据进行了探索。通过对保险展业中涉及的承保数据使用汇总统计、可视化和联想分析处理（OLAP）等主题分析,进而为数据挖掘技术在保险展业中应用奠定了基础。2.将数据挖掘技术应用于保险展业。（1）提出了基于分类决策树TreeGrowth归纳算法的客户分类模型,解决了客户分类依靠人力的问题；（2）提出了基于关联规则FP增长算法的组合推荐模型,解决了系统无法提供保险组合推荐辅助的问题；（3）提出了基于聚类DBSCAN算法的保单交易模型,解决了决策层无法对产品实际购买客户进行分析的问题和代理人无法查询客户购买行为为客户推荐最适合产品的问题。3.对上述3个模型进行了技术实现。通过从积累的数据中采集、清洗、创建数据仓库,运用数据挖掘技术和算法制作模型,再运用到保险系统中对业务活动进行预测分析和决策支持提供量化依据。随着经济的发展和市场的变化不断修正原有模型和发觉新模型为业务活动服务有着较高的实际应用价值。
李晓红[10]（2011）在《基于数据仓库的数据挖掘技术在保险业中的应用研究》文中研究说明在当今信息爆炸的时代,如何从浩瀚的数据中挖掘出有价值的信息已成为人们越来越关注的焦点。数据挖掘技术通过建立分析模型以便发掘知识,而数据仓库则提供用以支持数据挖掘的、集中化的、高品质的数据来源。这一技术已经在零售、银行和电信等行业得到广泛应用,并为企业发展创造价值。
二、数据仓库、数据挖掘技术在保险业中的应用与研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数据仓库、数据挖掘技术在保险业中的应用与研究（论文提纲范文）
（1）基于数据挖掘对保险行业客户流失预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1.引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 2.数据挖掘理论基础 |
| 2.1 数据挖掘概述 |
| 2.1.1 数据挖掘的功能 |
| 2.1.2 数据挖掘的流程 |
| 2.1.2.1 确定业务对象 |
| 2.1.2.2 数据准备 |
| 2.1.2.3 建立模型 |
| 2.1.2.4 复制推广模型 |
| 2.2 CRM理论 |
| 2.2.1 CRM体系框架及核心技术 |
| 2.2.1.1 运营型CRM |
| 2.2.1.2 分析型CRM |
| 2.2.1.3 客户管理体系 |
| 2.3 保险公司的CRM体系分析 |
| 2.3.1 保险公司应用CRM的必要性 |
| 2.3.2 保险公司的CRM应用 |
| 3.保险公司客户流失预测模型建模设计 |
| 3.1 保险公司客户流失的原因剖析 |
| 3.1.1 自身的问题 |
| 3.1.2 价格因素 |
| 3.1.3 产品质量 |
| 3.2 保险公司客户流失预测的关键指标 |
| 3.2.1 客户细分 |
| 3.2.2 价值分析 |
| 3.2.3 客户流失信息 |
| 3.3 决策树算法与改进 |
| 3.3.1 算法 |
| 3.3.2 决策树算法的改进 |
| 3.3.3 决策树改进算法的描述 |
| 3.4 保险公司客户流失预测模型构建分析 |
| 3.4.1 总设计思路 |
| 3.4.2 构建思想 |
| 3.4.3 建模分析 |
| 4.保险公司客户流失预测模型实施过程及评价 |
| 4.1 案例及挖掘工具 |
| 4.1.1 案例 |
| 4.1.2 挖掘工具介绍 |
| 4.1.2.1 挖掘工具性能 |
| 4.1.2.2 挖掘工具特性 |
| 4.2 客户相关数据的准备 |
| 4.2.1 保险公司业务分析 |
| 4.2.2 客户信息收集 |
| 4.2.3 数据整合 |
| 4.3 客户流失预测模型的应用过程 |
| 4.3.1 清洗数据 |
| 4.3.2 数据转换 |
| 4.3.3 决策树改进算法建立预测模型 |
| 4.4 决策树改进算法建立预测模型的效果评估 |
| 4.5 保险客户流失预测模型结果分析 |
| 5.保险客户流失预测的对策建议 |
| 5.1 保险客户流失控制策略制订的基本原则 |
| 5.2 控制保险客户流失的具体举措 |
| 6.总结与展望 |
| 参考文献 |
| 在校研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于商业智能技术的决策支持系统开发与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 商业智能技术在国内外研究现状 |
| 1.3 商业智能技术在保险领域的应用 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 1.5 论文组织及内容安排 |
| 第2章 保险业商业智能系统 |
| 2.1 保险业统计分析指标 |
| 2.1.1 保险合同与保险分类 |
| 2.1.2 保险公司主要统计指标 |
| 2.2 商业智能系统的体系结构 |
| 2.3 数据仓库 |
| 2.3.1 保险业数据仓库特点 |
| 2.3.2 保险业数据仓库ETL过程 |
| 2.4 OLAP技术 |
| 2.5 数据挖掘 |
| 2.5.1 数据挖掘与OLAP的区别和联系 |
| 2.5.2 数据挖掘过程 |
| 2.5.3 数据挖掘在保险领域的应用 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于OLAP的保险数据仓库 |
| 3.1 基于OLAP的保险数据仓库的功能和结构 |
| 3.2 基于OLAP的保险数据仓库的架构设计 |
| 3.2.1 逻辑架构设计 |
| 3.2.2 数据模型设计 |
| 3.3 基于保险业系统的ETL设计 |
| 3.3.1 数据抽取 |
| 3.3.2 数据转换 |
| 3.3.3 数据装载 |
| 3.4 基于OLAP的决策分析 |
| 3.5 基于OLAP的保险数据仓库模型展示 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于保单交易信息数据挖掘的推荐系统 |
| 4.1 推荐系统的整体架构 |
| 4.2 基于协同过滤 |
| 4.2.1 基于协同过滤算法的原理 |
| 4.2.2 基于客户的协同过滤算法研究及改进 |
| 4.2.3 基于产品的协同过滤算法研究及改进 |
| 4.3 基于二分图网络 |
| 4.3.1 基于二分图网络算法原理 |
| 4.3.2 基于二分图网络算法研究及改进 |
| 4.4 基于内容 |
| 4.4.1 基于内容的推荐算法原理 |
| 4.4.2 基于产品内容推荐算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验内容及结果分析 |
| 5.1 数据处理与实验平台 |
| 5.2 算法准确度分析 |
| 5.3 算法多样性分析 |
| 5.4 综合对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）商业智能数据挖掘技术提升客户服务能力研究 ——基于某寿险公司的案例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 数据挖掘相关研究综述 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 案例企业业务现状 |
| 2 主要理论基础概述 |
| 2.1 数据仓库 |
| 2.1.1 从数据库到数据仓库 |
| 2.1.2 数据仓库的概念 |
| 2.1.3 数据集市 |
| 2.1.4 元数据 |
| 2.1.5 ETL |
| 2.2 商业智能的体系结构 |
| 2.3 数据挖掘 |
| 2.3.1 数据挖掘概况 |
| 2.3.2 保险业数据挖掘使用现状 |
| 3 主要挖掘算法讨论并引出对应模型 |
| 3.1 关联规则算法 |
| 3.1.1 关联规则的定义和属性 |
| 3.1.2 关联规则的挖掘算法 |
| 3.2 聚类算法 |
| 3.3 分类算法 |
| 3.3.1 决策树的定义 |
| 3.3.2 特征选择 |
| 3.4 由算法引出的模型 |
| 3.4.1 交叉销售 |
| 3.4.2 客户关系管理 |
| 4 保险数据仓库建立 |
| 4.1 保险数据仓库简介 |
| 4.2 保险数据仓库的功能和结构 |
| 4.3 保险数据仓库的设计 |
| 4.3.1 设计概念模型 |
| 4.3.2 设计逻辑模型 |
| 4.4 ETL的设计及实现 |
| 4.4.1 数据的抽取 |
| 4.4.2 数据的清洗转换 |
| 4.4.3 数据仓库到BI平台 |
| 4.5 DW分析与设计实例 |
| 4.5.1 数据分布的总体架构 |
| 4.5.2 数据流转关系 |
| 4.5.3 应用数据访问关系 |
| 4.5.4 数据建模 |
| 5 数据挖掘在提升寿险公司客服能力方面的应用 |
| 5.1 寿险公司客户服务能力概述 |
| 5.1.1 寿险客户服务的特点 |
| 5.1.2 寿险客户服务的主要内容 |
| 5.2 应用数据挖掘算法对寿险客户进行细分 |
| 5.2.1 运用决策树算法进行分类 |
| 5.2.2 运用多层感知器分类 |
| 5.2.3 运用集成学习算法构建分类器及结果分析 |
| 5.3 应用数据挖掘算法对业务策略进行辅助决策 |
| 5.3.1 运用关联规则挖掘发现关联关系 |
| 5.3.2 FP-growth 算法 |
| 5.3.3 关联规则挖掘及结果分析 |
| 5.4 应用聚类分析挖掘算法发现可疑案例 |
| 5.4.1 寿险公司防范保险欺诈现状 |
| 5.4.2 使用K-means算法进行聚类分析 |
| 5.4.3 T-SNE降维与可视化应用及结果展示 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）数据挖掘技术在车险电销中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.3.1 工作动机 |
| 1.3.2 难点描述 |
| 1.3.3 本文贡献 |
| 1.4 本文研究内容和结构 |
| 第二章 数据挖掘与数据仓库概述 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 数据挖掘的概念 |
| 2.1.2 数据挖掘的过程 |
| 2.1.3 数据挖掘的主要方法 |
| 2.1.4 数据挖掘在保险业的应用 |
| 2.2 数据仓库 |
| 2.2.1 数据仓库的概念 |
| 2.2.2 数据仓库的特征 |
| 2.2.3 数据仓库的体系结构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数据挖掘的相关算法 |
| 3.1 聚类 |
| 3.1.1 聚类的相关概念 |
| 3.1.2 K-means算法介绍 |
| 3.2 分类 |
| 3.2.1 分类的相关概念 |
| 3.2.2 基于二分类的逻辑回归算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 车险电销客户挖掘需求分析 |
| 4.1 项目的建立 |
| 4.1.1 需求背景 |
| 4.1.2 项目目标 |
| 4.2 客户挖掘项目规划与设计 |
| 4.2.1 确定挖掘主题 |
| 4.2.2 准备数据 |
| 4.2.3 数据建模 |
| 4.2.4 结果评估 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 车险电销数据仓库的建立 |
| 5.1 保险数据系统存在的问题 |
| 5.2 车险电销数据仓库的设计 |
| 5.2.1 数据源选择 |
| 5.2.2 数据仓库主题分析 |
| 5.2.3 数据仓库的逻辑模型设计 |
| 5.2.4 数据仓库的物理模型设计 |
| 5.3 车险电销数据仓库的实现 |
| 5.3.1 创建数据库及相应表 |
| 5.3.2 ETL处理流程 |
| 5.3.3 ETL的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 数据挖掘在车险电销中的应用实证分析 |
| 6.1 数据选择 |
| 6.1.1 数据集选择 |
| 6.1.2 数据属性选择 |
| 6.2 数据集成 |
| 6.3 数据预处理 |
| 6.3.1 数据清洗 |
| 6.3.2 数据离散化 |
| 6.3.3 数据聚集 |
| 6.4 数据挖掘实验与分析 |
| 6.4.1 客户分群 |
| 6.4.2 构建购买倾向性模型 |
| 6.4.3 预测客户购买产品组合的平均价格 |
| 6.4.4 预测客户购买产品组合的百名单产能 |
| 6.4.5 推荐备选方案博弈 |
| 6.4.6 模型的结论 |
| 6.4.7 模型的应用 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（5）基于数据仓库和聚类挖掘的热计量分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题提出背景及研究意义 |
| 1.2 数据仓库和数据挖掘技术的国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及章节安排 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文架构介绍 |
| 第二章 数据仓库和数据挖掘技术概述 |
| 2.1 数据仓库技术概述 |
| 2.1.1 数据仓库技术的提出 |
| 2.1.2 OLAP技术概述 |
| 2.2 数据挖掘理论概论 |
| 2.2.1 数据挖掘算法分类 |
| 2.2.2 聚类算法概述 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统总方案设计 |
| 3.1 系统方案概述 |
| 3.1.1 系统设计方法论 |
| 3.1.2 系统设计方案概述 |
| 3.2 实验工具选择方案研究 |
| 3.2.1 数据库建模工具的选择方案 |
| 3.2.2 数据仓库和数据挖掘工具选择 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 数据仓库系统平台的设计与实现 |
| 4.1 前期准备阶段 |
| 4.1.1 需求分析 |
| 4.1.2 模型设计 |
| 4.2 ETL模块设计实现 |
| 4.2.1 维度表的SSIS设计方案 |
| 4.2.2 SSIS内部工作原理 |
| 4.2.3 SSIS性能优化方案设计及测试 |
| 4.3 多维数据分析设计实现 |
| 4.3.1 SSAS原理概述 |
| 4.3.2 多维数据集优化设计实现 |
| 4.3.3 多维数据分析结果展示 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 聚类分析在热计量数据中应用 |
| 5.1 论文中的聚类算法介绍 |
| 5.2 实验结果及其分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论和展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间参与项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）数据挖掘技术在保险行业目标客户识别中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及未来发展趋势 |
| 1.3 论文主要工作和贡献 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 数据挖掘相关知识介绍 |
| 2.1 数据挖掘的定义 |
| 2.2 数据挖掘的两个功能 |
| 2.3 数据挖掘的五类任务 |
| 2.4 数据挖掘的流程/步骤 |
| 2.5 数据挖掘的主要算法 |
| 2.6 数据挖掘的工具 |
| 第三章 保险公司目标客户预测模型设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 可行性分析 |
| 3.3 确立数据挖掘目标 |
| 3.4 数据理解 |
| 3.5 挖掘过程设计 |
| 第四章 保险公司目标客户预测模型实现过程 |
| 4.1 数据准备 |
| 4.2 构建数据立方体 |
| 4.3 构建目标客户的模型 |
| 4.4 构建购物篮分析模型 |
| 第五章 保险公司目标客户预测模型验证测试 |
| 5.1 目标客户的模型评价 |
| 5.2 购物篮模型分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）数据挖掘在医疗保险理赔分析中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 数据挖掘的发展现状 |
| 1.3 论文主要内容 |
| 2 相关知识和技术 |
| 2.1 数据挖掘 |
| 2.1.1 数据挖掘的概述 |
| 2.1.2 数据挖掘的分类及特点 |
| 2.2 数据挖掘技术的基本理论 |
| 2.2.1 数据挖掘的基本流程 |
| 2.2.2 数据挖掘常用技术 |
| 2.3 数据仓库 |
| 2.3.1 数据仓库的定义及其体系结构 |
| 2.3.2 数据仓库的设计和构造步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 医疗保险理赔业务流程 |
| 3.2 总体需求分析 |
| 3.2.1 医疗保险理赔数据分析和产品费率厘定 |
| 3.2.2 医疗保险理赔数据分析和风险控制 |
| 3.2.3 保险理赔数据分析和寿险公司经营绩效 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 理赔数据分析挖掘体系的设计 |
| 4.1 理赔数据仓库的设计 |
| 4.1.1 确定分析主题域 |
| 4.1.2 元数据 |
| 4.1.3 粒度与层次划分 |
| 4.2 数据挖掘体系总体设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 数据挖掘技术在医疗保险理赔分析中的应用 |
| 5.1 关于医保理赔数据挖掘与保险产品定价的研究 |
| 5.1.1 保险产品定价存在的问题 |
| 5.1.2 聚类分析算法介绍 |
| 5.1.3 数据准备 |
| 5.1.4 索赔客户特征聚类模型的建立和评估 |
| 5.2 关于医保理赔数据挖掘与客户风险控制的研究 |
| 5.2.1 问题的提出 |
| 5.2.2 决策树算法介绍 |
| 5.2.3 数据准备 |
| 5.2.4 客户风险级别判别模型的建立 |
| 5.2.5 客户风险级别判别模型的评估 |
| 5.3 关于医保理赔数据挖掘和经营绩效的研究 |
| 5.3.1 问题的提出 |
| 5.3.2 神经网络算法介绍 |
| 5.3.3 索赔欺诈案件识别模型的建立 |
| 5.3.4 客户索赔欺诈案件识别模型的评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）数据挖掘在城镇基本医疗保险中的应用分析与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 实践意义 |
| 1.4 论文的结构 |
| 2 相关技术综述 |
| 2.1 数据库 |
| 2.2 数据仓库 |
| 2.2.1 数据仓库的概念及特征 |
| 2.2.2 数据仓库的组成 |
| 2.2.3 数据仓库中数据模型 |
| 2.3 联机分析处理 |
| 2.3.1 联机分析的定义 |
| 2.3.2 OLAP 的功能 |
| 2.3.3 OLAP 技术特征 |
| 2.4 数据挖掘 |
| 2.4.1 数据挖掘技术的发展 |
| 2.4.2 数据挖掘主要步骤 |
| 2.4.3 数据挖掘方法及算法 |
| 2.4.4 本章小结 |
| 3 医保数据可行性分析设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.2 整体分析 |
| 3.2.1 分析主题 |
| 3.2.2 技术架构 |
| 3.3 工具选择 |
| 3.4 运行环境 |
| 3.4.1 硬件配置 |
| 3.4.2 软件配置 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 数据挖掘的实现 |
| 4.1 数据仓库模型设计 |
| 4.1.1 数据仓库主题域设计 |
| 4.1.2 维度模型 |
| 4.1.3 物理模型 |
| 4.2 数据仓库 |
| 4.2.1 数据的预处理 |
| 4.2.2 数据的装载 |
| 4.3 联机分析 |
| 4.3.1 导入元数据 |
| 4.3.2 联机分析 |
| 4.4 数据挖掘 |
| 4.4.1 算法的描述 |
| 4.4.2 数据挖掘过程 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 创新点与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
（9）基于数据挖掘的保险展业系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 国内外研究现状 |
| 1.2 目前面临的挑战 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 1.4 本文的章节安排 |
| 第二章 数据挖掘技术基础 |
| 2.1 数据挖掘的概念 |
| 2.1.1 数据挖掘及其起源 |
| 2.1.2 数据挖掘的一般过程 |
| 2.2 数据挖掘的任务 |
| 2.3 数据挖掘主要分析技术 |
| 2.3.1 分类 |
| 2.3.2 关联分析 |
| 2.3.3 聚类 |
| 2.3.4 异常检测 |
| 第三章 保险展业中的数据探索 |
| 3.1 已有工作 |
| 3.1.1 前端保险展业业务管理 |
| 3.1.2 后台数据仓库 |
| 3.2 保险展业数据集 |
| 3.3 数据预处理 |
| 3.4 汇总统计 |
| 3.5 可视化 |
| 3.6 联机分析处理 |
| 第四章 数据挖掘技术在保险展业中的应用 |
| 4.1 应用现状与前景 |
| 4.2 需求分析 |
| 4.2.1 实例分析 |
| 4.2.2 问题分析 |
| 4.2.3 功能分析 |
| 4.2.4 技术开发需求 |
| 4.3 基于分类的客户分类模型 |
| 4.3.1 训练集的定义 |
| 4.3.2 决策树TreeGrowth归纳算法 |
| 4.4 基于关联规则的组合推荐模型 |
| 4.4.1 FP树表示法 |
| 4.4.2 FP增长算法频繁项集的产生 |
| 4.5 基于聚类的保单交易模型 |
| 4.5.1 分割方法 |
| 4.5.2 DBSCAN算法 |
| 第五章 系统设计与实现 |
| 5.1 系统设计 |
| 5.1.1 技术思想 |
| 5.1.2 技术平台选择 |
| 5.1.3 体系结构 |
| 5.2 系统实现 |
| 5.2.1 数据预处理 |
| 5.2.2 客户分类子模块 |
| 5.2.3 组合推荐子模块 |
| 5.2.4 交易聚类子模块 |
| 5.3 商业效果 |
| 5.3.1 提高培训效率,降低了人员流失率 |
| 5.3.2 提供客户个性化服务,增加了企业竞争能力 |
| 5.3.3 挖掘特定客户,提供了精确推荐 |
| 5.3.4 更易量化管理,提高了展业管理水平 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文研究成果总结 |
| 6.2 未来工作及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于数据仓库的数据挖掘技术在保险业中的应用研究（论文提纲范文）
| 一、保险业数据挖掘的必要性 |
| 1. 数据大集中为数据挖掘技术应用奠定了良好的基础 |
| 2. 市场竞争决定了数据挖掘必将大显身手 |
| 3. 由传统的统计信息到深层次的数据挖掘 |
| 三、基于数据仓库的数据挖掘技术在保险业中的应用 |
| 1. 客户风险分析 |
| 2. 投保行为分析 |
| 3. 客户价值分析 |
| 4. 欺诈识别 |
四、数据仓库、数据挖掘技术在保险业中的应用与研究（论文参考文献）
- [1]基于数据挖掘对保险行业客户流失预测[D]. 王轶哲. 内蒙古科技大学, 2020(06)
- [2]基于商业智能技术的决策支持系统开发与研究[D]. 于洋. 哈尔滨工程大学, 2019(05)
- [3]商业智能数据挖掘技术提升客户服务能力研究 ——基于某寿险公司的案例[D]. 徐毅佳. 浙江工业大学, 2019(07)
- [4]数据挖掘技术在车险电销中的应用[D]. 卢松. 上海交通大学, 2017(01)
- [5]基于数据仓库和聚类挖掘的热计量分析[D]. 王媛. 山东大学, 2016(01)
- [6]数据挖掘技术在保险行业目标客户识别中的应用研究[D]. 李杏谊. 中山大学, 2014(02)
- [7]数据挖掘在医疗保险理赔分析中的应用[D]. 李娜娜. 大连理工大学, 2013(09)
- [8]数据挖掘在城镇基本医疗保险中的应用分析与设计[D]. 张莎莎. 贵州财经大学, 2013(S1)
- [9]基于数据挖掘的保险展业系统设计[D]. 丁志宏. 复旦大学, 2011(08)
- [10]基于数据仓库的数据挖掘技术在保险业中的应用研究[J]. 李晓红. 金融电子化, 2011(05)