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數(shù)據(jù)挖掘在保險精準(zhǔn)營銷中的應(yīng)用-開題報告(參考版)

2025-03-29 00:52本頁面
  

【正文】 預(yù)計目標(biāo)(1) 適用于本地壽險行業(yè)的精準(zhǔn)營銷分析方法,能夠用一種以上方法對客戶進(jìn)行精確分類,并根據(jù)分類屬性確定保險產(chǎn)品的關(guān)聯(lián)選擇度,以指導(dǎo)保險行業(yè)提升客戶價值; 基于保險數(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:去保險企業(yè)搜集數(shù)據(jù),分析其數(shù)據(jù)特點,實驗方案再論證2014年12月1日——2015年1月15日:建立模型與建立實驗環(huán)境2015年2月10日——2015年5月30日:編碼、收集與分析實驗數(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。系統(tǒng)平臺的基本配置是一個核心管理服務(wù)器管理一組運算節(jié)點單元服務(wù)器,運算節(jié)點單元服務(wù)器可以根據(jù)數(shù)據(jù)量和運算要求的增長擴容。 GP的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)采用成熟的商用并行數(shù)據(jù)庫平臺Greenplum作為本項目的主要數(shù)據(jù)庫和分析挖掘運算環(huán)境。這就要求我們對關(guān)聯(lián)算法的具體定制和完善,進(jìn)行研究和創(chuàng)新。關(guān)鍵問題二:根據(jù)前面對客戶分類的設(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”,本身可能是一個多維表,那么當(dāng)下普遍采用的關(guān)聯(lián)關(guān)系的二維計算方法都是用來分析兩個一維數(shù)據(jù)屬性之間的關(guān)系,比如當(dāng)前主流的Apriori算法。這是本課題研究的另一個重要問題。比如,提出兩個有關(guān)客戶分類的問題,一是“代溝”,二是“家庭關(guān)系”。由于是本地保險企業(yè)某個范圍內(nèi)的數(shù)據(jù),地理變量的影響很小,人口統(tǒng)計變量對壽險的影響特別大,是本課題的研究重點。特別是客戶分類是精準(zhǔn)營銷的前提。挖掘結(jié)果驗證的方法有兩個,一是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣觀察,用具體的結(jié)果支持我們的計算結(jié)果,這個是驗證;另一個更重要和更有價值,需要保險公司的業(yè)務(wù)部門根據(jù)我們計算的結(jié)果,對客戶進(jìn)行深入的精準(zhǔn)營銷作業(yè),然后搜集指導(dǎo)作業(yè)的結(jié)果,分析精準(zhǔn)定向銷售的成功率的提升情況,用實際業(yè)績的數(shù)據(jù)來驗證我們的研究成果。針對以購買保險的客戶,關(guān)聯(lián)出已購買的保險種類與細(xì)分的屬性之間的關(guān)系,將關(guān)聯(lián)出的關(guān)系應(yīng)用到潛在客戶,替潛在客戶找到適合自己的產(chǎn)品;根據(jù)客戶的生活狀態(tài)、家庭狀態(tài),找出適合客戶的隱藏產(chǎn)品,實現(xiàn)針對性、交叉性銷售。 并行數(shù)據(jù)庫運算環(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
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