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正文內(nèi)容

數(shù)據(jù)挖掘的價值:壽險行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用分析(編輯修改稿)

2025-07-22 07:23 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 的了解;數(shù)據(jù)準備就是從企業(yè)大量數(shù)據(jù)中取出一個與要探索問題相關(guān)的樣板數(shù)據(jù)子集。建模是根據(jù)對業(yè)務(wù)問題的理解,在數(shù)據(jù)準備的基礎(chǔ)上,選擇一種更為實用的挖掘模型,形成挖掘的結(jié)論。評估就是在實際中檢驗挖掘的結(jié)論,如果達到了預期的效果,就可將結(jié)論發(fā)布。在實際項目中,CRISPDM模型中的數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、建模、評估并不是單向運作的,而是一個多次反復、多次調(diào)整、不斷修訂完善的過程。 行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘   經(jīng)過多年的系統(tǒng)運營,壽險公司已積累了相當可觀的保單信息、客戶信息、交易信息、財務(wù)信息等,也出現(xiàn)了超大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。同時,數(shù)據(jù)集中為原有業(yè)務(wù)水平的提升以及新業(yè)務(wù)的拓展提供了條件,也為數(shù)據(jù)挖掘提供了豐厚的土壤。   根據(jù)CRISPDM模型,數(shù)據(jù)挖掘首先應(yīng)該做的是對業(yè)務(wù)的理解、尋找數(shù)據(jù)挖掘的目標和問題。這些問題包括:代理人的甄選、欺詐識別以及市場細分等
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