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(編輯修改稿)
2025-04-22 00:52 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 規(guī)模擴(kuò)展快速等特點(diǎn),其在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)應(yīng)用方面已經(jīng)邁出了堅(jiān)實(shí)的一步.保險(xiǎn)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘就是從保險(xiǎn)行業(yè)所積累的大量數(shù)據(jù)信息中，通過知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)，發(fā)掘感興趣的模式或知識，來滿足保險(xiǎn)行業(yè)和監(jiān)管部門的應(yīng)用要求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)精準(zhǔn)營銷系統(tǒng)中所發(fā)揮的重要作用己經(jīng)逐漸被認(rèn)同。數(shù)據(jù)挖掘一開始就是面向應(yīng)用而誕生的,所要涉及到的挖掘問題主要分為以下倆類：1. 關(guān)聯(lián)問題。關(guān)聯(lián)規(guī)則研究主要有兩個(gè)方向:一是在研究的問題中,假定用戶購買的所有產(chǎn)品是同時(shí)一次性購買的,分析的重點(diǎn)就是所有用戶購買的產(chǎn)品之間關(guān)聯(lián)性。二是序列問題,即假定一個(gè)用戶購買的產(chǎn)品的時(shí)間是不同的,而且分析時(shí)需要突出時(shí)間先后上的關(guān)聯(lián),這是關(guān)聯(lián)問題的一種特殊情況。2. 分類問題。分類問題屬于預(yù)測性的問題,但又區(qū)別于普通的預(yù)測問題,其預(yù)測的結(jié)果是類別而不是具體的數(shù)值。例如：對客戶進(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)間是否會購買某類保險(xiǎn)？將來是否會成為保險(xiǎn)公司的高價(jià)值客戶？ 圍繞保險(xiǎn)領(lǐng)域的不同需求，可將其歸納為：保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、營銷方式創(chuàng)新。從保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開發(fā)的角度出發(fā),分析對于保險(xiǎn)條款、保險(xiǎn)費(fèi)率具有重大影響的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、技術(shù)結(jié)構(gòu)及所有者結(jié)構(gòu)等因素,滿足市場的實(shí)際需要。在研制開發(fā)保險(xiǎn)產(chǎn)品的過程中,需要充分注意適應(yīng)這些因素的變化,積極開發(fā)各種保險(xiǎn)產(chǎn)品。通過分析已購買某種保險(xiǎn)的人是否同時(shí)購買另一種保險(xiǎn),從而可以推進(jìn)保險(xiǎn)產(chǎn)品的創(chuàng)新,行交叉銷售和增量銷售,提高客戶滿意度。未來的保險(xiǎn)市場必將是保險(xiǎn)產(chǎn)品不斷得到創(chuàng)新的市場。2. 營銷方式創(chuàng)新。通過對客戶信息的挖掘來支持目標(biāo)市場的細(xì)分和目標(biāo)客戶群的定位,制定有針對性的營銷措施,包括保險(xiǎn)公司的專職人員、代理人員等傳統(tǒng)渠道以及經(jīng)紀(jì)人、電話、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和銀行等輔助渠道,提高客戶響應(yīng)統(tǒng)率,降低營銷成本。 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性。當(dāng)客戶數(shù)量提高、相應(yīng)的信息量增多、所需保險(xiǎn)種類復(fù)雜化，如果只依靠傳統(tǒng)的營銷模式來解決問題，那必定帶來很大的人力和財(cái)力的損傷，同時(shí)會降低工作效率。如此下去，隨著需求的不斷增加或變更，傳統(tǒng)的營銷模式?jīng)]有從根本上解決海量信息帶來的挑戰(zhàn)，甚至?xí)魇б徊糠值目蛻?。針對精?zhǔn)營銷的主要研究內(nèi)容如下： ETL數(shù)據(jù)預(yù)處理 我們要對保險(xiǎn)公司提供的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，在可以加載到我們的處理平臺上，這個(gè)過程，我們需要做到以下幾部：（1） 數(shù)據(jù)清洗。數(shù)據(jù)清洗主要處理空缺值、噪聲數(shù)據(jù)。針對于空缺值的處理，我們可以采用回歸、貝葉斯形式化方法工具或判定樹歸納等確定空缺值。依靠現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息來推測空缺值，使空缺值有很大的機(jī)會保持與其他屬性之間的聯(lián)系。還可以用全部變量來替換空缺值、或是用平均值來填充。針對于噪聲數(shù)據(jù)，我們可以采用分相或是回歸的辦法來處理。（2） 數(shù)據(jù)集成。我們從保險(xiǎn)
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