數(shù)據(jù)挖掘在保險商務(wù)智能系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各行業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模也不斷增大，企業(yè)的管理者面對大量的來至不同方面的業(yè)務(wù)信息，需要對企業(yè)決策問題進(jìn)行分析和研究。目前，商務(wù)智能系統(tǒng)能夠使決策者獲取及時準(zhǔn)確的信息，以理解商務(wù)活動并做出智能化、更有效的決策。商務(wù)智能（BI,Business Intelligence）是對與企業(yè)有關(guān)的所有內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、過濾、分析和綜合利用，使數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成信息和知識的過程。近幾年來，國內(nèi)保險業(yè)快速發(fā)展，保險市場競爭也不斷加劇。

2、為了提高市場占有率，充分了解客戶的購買行為，制定正確的營銷策略，建立保險公司商業(yè)智能系統(tǒng)有著十分重要的意義。保險公司的商務(wù)智能系統(tǒng)建立在數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)之上，應(yīng)用于保險商務(wù)活動并形成了一組信息應(yīng)用技術(shù)，實際上是管理活動的智能化。其中，數(shù)據(jù)倉庫是基礎(chǔ)，它提供商務(wù)智能所需要的各種信息；管理決策者使用聯(lián)機(jī)分析工具對反映保險商務(wù)活動的數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行智能分析，可以提高企業(yè)的競爭能力；而數(shù)據(jù)挖掘可以從數(shù)據(jù)倉庫的海量信息中歸納出商

3、務(wù)知識。本文深入了解保險行業(yè)的領(lǐng)域知識，詳細(xì)闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險業(yè)客戶分析中的應(yīng)用。
　　 本文的主要工作如下：
　　 1.介紹了商務(wù)智能的概念和體系架構(gòu)。
　　 2.從保險業(yè)的基本流程入手，詳細(xì)闡述了交叉銷售、客戶分類、客戶關(guān)系管理等領(lǐng)域的背景知識，介紹數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在該領(lǐng)域分析中的應(yīng)用。
　　 3.從數(shù)據(jù)倉庫概念入手，分別介紹了數(shù)據(jù)倉庫概念模型和邏輯模型的設(shè)計與實現(xiàn)。
　　 4.從

4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)入手，分別介紹了分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等算法及其在保險商務(wù)智能系統(tǒng)中的應(yīng)用，并提出了交叉銷售模型。通過對FP-Growth 算法分析,提出的改進(jìn)算法能提高樹節(jié)點遍歷效率,從而降低了時間開銷，并用實驗進(jìn)行驗證。
　　 5.介紹了保險業(yè)的商務(wù)智能系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)加載與鉆取，數(shù)據(jù)挖掘模型設(shè)計和商務(wù)智能客戶端數(shù)據(jù)展現(xiàn)。本文著重介紹商務(wù)智能系統(tǒng)在保險業(yè)的應(yīng)用，在保險數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，建立不同主題的數(shù)據(jù)集市，利用OLAP(On Li

5、ne Analytical Processing)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來實現(xiàn)降低企業(yè)運(yùn)行成本、建立更好的客戶關(guān)系管理、提高銷售收入等商務(wù)活動。
　　 論文對保險業(yè)務(wù)流程進(jìn)行了梳理，圍繞保險業(yè)務(wù)處理進(jìn)行各級需求分析，完成數(shù)據(jù)倉庫的主題選取和建立數(shù)據(jù)模型。保險數(shù)據(jù)倉庫在數(shù)據(jù)組織上以保險業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的特點為出發(fā)點，具有通用性和可擴(kuò)展性。同時論文指出，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險行業(yè)有著廣闊的應(yīng)用前景。商務(wù)智能系統(tǒng)應(yīng)用的成功關(guān)鍵在于用戶的應(yīng)用情況，因此