數(shù)據(jù)挖掘在保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)中的應(yīng)用開(kāi)題報(bào)告(編輯修改稿)
2025-04-22 00:52 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)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(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)，發(fā)掘感興趣的模式或知識(shí)，來(lái)滿(mǎn)足保險(xiǎn)行業(yè)和監(jiān)管部門(mén)的應(yīng)用要求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)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(kāi)始就是面向應(yīng)用而誕生的,所要涉及到的挖掘問(wèn)題主要分為以下倆類(lèi)：1. 關(guān)聯(lián)問(wèn)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(wèn)題中,假定用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的所有產(chǎn)品是同時(shí)一次性購(gòu)買(mǎi)的,分析的重點(diǎn)就是所有用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品之間關(guān)聯(lián)性。二是序列問(wèn)題,即假定一個(gè)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)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(wèn)題的一種特殊情況。2. 分類(lèi)問(wèn)題。分類(lèi)問(wèn)題屬于預(yù)測(cè)性的問(wèn)題,但又區(qū)別于普通的預(yù)測(cè)問(wèn)題,其預(yù)測(cè)的結(jié)果是類(lèi)別而不是具體的數(shù)值。例如：對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分層，基于一個(gè)客戶(hù)的相關(guān)信息，判斷出他屬于哪一層的客戶(hù)，未來(lái)一段時(shí)間是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某類(lèi)保險(xiǎn)？將來(lái)是否會(huì)成為保險(xiǎn)公司的高價(jià)值客戶(hù)？ 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(yíng)銷(xiāo)方式創(chuàng)新。從保險(xiǎn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)的角度出發(fā),分析對(duì)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(mǎn)足市場(chǎng)的實(shí)際需要。在研制開(kāi)發(fā)保險(xiǎn)產(chǎn)品的過(guò)程中,需要充分注意適應(yīng)這些因素的變化,積極開(kāi)發(fā)各種保險(xiǎn)產(chǎn)品。通過(guò)分析已購(gòu)買(mǎi)某種保險(xiǎn)的人是否同時(shí)購(gòu)買(mǎi)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(xiāo)售和增量銷(xiāo)售,提高客戶(hù)滿(mǎn)意度。未來(lái)的保險(xiǎn)市場(chǎng)必將是保險(xiǎn)產(chǎn)品不斷得到創(chuàng)新的市場(chǎng)。2. 營(yíng)銷(xiāo)方式創(chuàng)新。通過(guò)對(duì)客戶(hù)信息的挖掘來(lái)支持目標(biāo)市場(chǎng)的細(xì)分和目標(biāo)客戶(hù)群的定位,制定有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)措施,包括保險(xiǎn)公司的專(zhuān)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(hù)響應(yīng)統(tǒng)率,降低營(yíng)銷(xiāo)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(yíng)銷(xiāo)模式缺乏針對(duì)性。當(dāng)客戶(hù)數(shù)量提高、相應(yīng)的信息量增多、所需保險(xiǎn)種類(lèi)復(fù)雜化，如果只依靠傳統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)模式來(lái)解決問(wèn)題，那必定帶來(lái)很大的人力和財(cái)力的損傷，同時(shí)會(huì)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(yíng)銷(xiāo)模式?jīng)]有從根本上解決海量信息帶來(lái)的挑戰(zhàn)，甚至?xí)魇б徊糠值目蛻?hù)。針對(duì)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的主要研究?jī)?nèi)容如下： ETL數(shù)據(jù)預(yù)處理 我們要對(duì)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(tái)上，這個(gè)過(guò)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(duì)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(shù)歸納等確定空缺值。依靠現(xiàn)有的數(shù)據(jù)信息來(lái)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。還可以用全部變量來(lái)替換空缺值、或是用平均值來(lái)填充。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(lái)處理。（2） 數(shù)據(jù)集成。我們從保險(xiǎn)
畢業(yè)設(shè)計(jì)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1