數(shù)據(jù)挖掘在保險(xiǎn)精準(zhǔn)營銷中的應(yīng)用-開題報(bào)告(完整版)
【正文】 結(jié)合也應(yīng)當(dāng)是一個(gè)必然的過程。1990年，美國學(xué)者羅伯特4C理論以顧客的便利與滿意為企業(yè)營銷的根基,企業(yè)必須從消費(fèi)者的角度出發(fā),為消費(fèi)者提供滿意的產(chǎn)品和服務(wù),才能在競(jìng)爭中立于不敗之地。相對(duì)于發(fā)達(dá)國家,精準(zhǔn)營銷在中國的發(fā)展起步較晚,但是發(fā)展速度非常快。因此,基于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用系統(tǒng)與工具也相繼延伸到國外各行各業(yè)的相關(guān)領(lǐng)域,發(fā)揮著其作用。2. 分類問題。2. 營銷方式創(chuàng)新。依靠現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息來推測(cè)空缺值，使空缺值有很大的機(jī)會(huì)保持與其他屬性之間的聯(lián)系。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的目的就是把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有利于進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的形式。特別是客戶分類是精準(zhǔn)營銷的前提。關(guān)鍵問題二：根據(jù)前面對(duì)客戶分類的設(shè)想，在分類中出現(xiàn)用關(guān)系表來描述的客戶種類屬性的情況下，客戶屬性要體現(xiàn)“家庭單位和成員關(guān)系的客戶分類屬性”，本身可能是一個(gè)多維表，那么當(dāng)下普遍采用的關(guān)聯(lián)關(guān)系的二維計(jì)算方法都是用來分析兩個(gè)一維數(shù)據(jù)屬性之間的關(guān)系，比如當(dāng)前主流的Apriori算法。 預(yù)計(jì)目標(biāo)(1) 適用于本地壽險(xiǎn)行業(yè)的精準(zhǔn)營銷分析方法，能夠用一種以上方法對(duì)客戶進(jìn)行精確分類，并根據(jù)分類屬性確定保險(xiǎn)產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)選擇度，以指導(dǎo)保險(xiǎn)行業(yè)提升客戶價(jià)值； 基于保險(xiǎn)數(shù)據(jù)的挖掘處理方法以及增量挖掘問題的處理方法(2) 在核心期刊上發(fā)表12篇論文4研究方案及進(jìn)度安排，預(yù)期達(dá)到的目標(biāo)2014年 9月 1日——2014年10月30日：調(diào)研、準(zhǔn)備開題2014年11月1日——2014年11月30日：去保險(xiǎn)企業(yè)搜集數(shù)據(jù)，分析其數(shù)據(jù)特點(diǎn)，實(shí)驗(yàn)方案再論證2014年12月1日——2015年1月15日：建立模型與建立實(shí)驗(yàn)環(huán)境2015年2月10日——2015年5月30日：編碼、收集與分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，完成一篇論文2015年 6月1日——2015年 9月10日：進(jìn)一步的對(duì)精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化2015年 9月11日——2015年11月30日：碩士論文編寫2015年12月1日——2015年 12月31日：碩士論文答辯8。這就要求我們對(duì)關(guān)聯(lián)算法的具體定制和完善，進(jìn)行研究和創(chuàng)新。由于是本地保險(xiǎn)企業(yè)某個(gè)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，地理變量的影響很小，人口統(tǒng)計(jì)變量對(duì)壽險(xiǎn)的影響特別大，是本課題的研究重點(diǎn)。 并行數(shù)據(jù)庫運(yùn)算環(huán)境下，提出客戶精確分類和客戶與產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析組合算法 本文的目的是尋找一種適合保險(xiǎn)營銷的算法，來解決目前營銷的困難，營銷的最大的困難就是客戶以及針對(duì)于客戶的產(chǎn)品設(shè)計(jì)。針對(duì)于噪聲數(shù)據(jù)，我們可以采用分相或是回歸的辦法來處理。 技術(shù)方案 保險(xiǎn)行業(yè)在海量數(shù)據(jù)信息的時(shí)代，傳統(tǒng)的營銷模式缺乏針對(duì)性。例如：對(duì)客戶進(jìn)行分層，基于一個(gè)客戶的相關(guān)信息，判斷出他屬于哪一層的客戶，未來一段時(shí)間是否會(huì)購買某類保
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