【正文】 （三）開發(fā)新產(chǎn)品新的保險產(chǎn)品的開發(fā)對于增強保險公司的公司收益、內(nèi)容、滿足消費者的需求以及競爭力等方面起著重要的作用，這也是經(jīng)營保險公司的首要內(nèi)容。保險公司可以以計算機為使用的工具，通過數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可以對數(shù)據(jù)內(nèi)大量的信息進行查找并比對分析，高效的識別出在計算機內(nèi)不符合正常業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)，這樣管理者就可以及時就這些風(fēng)險數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)漏洞進行監(jiān)測與管控，以減少違法亂紀(jì)的事情發(fā)生，逐步消除或減少隱藏的風(fēng)險。對于保險公司來說這兩方面的風(fēng)險是相互作用、相輔相成的，第一個方面的風(fēng)險管理出現(xiàn)問題后者的風(fēng)險管理就會成為空談，反之第二方面的風(fēng)險管理沒有得到很好的管理，極大可能會引起前者管理出現(xiàn)問題。并填寫上合計金額，不得出現(xiàn)多報的行為，從而提高差旅費報銷工作的質(zhì)量。例如，在對客戶進行細(xì)分的時候，可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的“二八定律”，對客戶進行細(xì)分?？蛻魧τ诒ｋU行業(yè)也出現(xiàn)了個性化與差異化的需求。一、解析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財產(chǎn)保險分析中的應(yīng)用（一）提升財險客戶服務(wù)能力對于任何一個公司來說沒有客戶所有的產(chǎn)品經(jīng)營都是紙上談兵，這對于服務(wù)行業(yè)的財產(chǎn)保險公司更是如此，所以對此所以財產(chǎn)保險行業(yè)就面臨著轉(zhuǎn)型升級的事情財產(chǎn)行業(yè)的轉(zhuǎn)型就意味著面臨著面向客戶的服務(wù)質(zhì)量的提升。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；財產(chǎn)保險；應(yīng)用；分析在最近幾年中，我國對于保險行業(yè)給予了高度的關(guān)注與重視并出臺了許多與之相對應(yīng)的相關(guān)政策，這些政策的發(fā)行對于我國的保險行業(yè)帶來的極大程度的發(fā)展空間。而如何在這些被積累下來的寶貴數(shù)據(jù)中，分析挖掘出新的商機及財富，就成為了我國當(dāng)前保險行業(yè)發(fā)展的重要突破口。故以后應(yīng)向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類、其中的優(yōu)勢及操作技能, 讓該技術(shù)在臨床中使用更廣, 產(chǎn)生更大的效益。產(chǎn)生這樣的現(xiàn)狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)在方劑研究中的優(yōu)勢所在, 思維模式尚未更新。小結(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新型的研究技術(shù), 在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領(lǐng)域是偏少的, 并且基本上是研究文獻(xiàn)資料上出現(xiàn)的治方, 在對名老中醫(yī)個人治療經(jīng)驗及用藥規(guī)律的總結(jié)是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對性, 同時使用該技術(shù)的相關(guān)軟件種類往往是單一的。謝輝等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166張治療神經(jīng)根型頸椎病的治方建立數(shù)據(jù)庫, 采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、復(fù)雜系統(tǒng)熵聚類等無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘方法, 利用中醫(yī)傳承輔助平臺(TCMISS)軟件分析處方中各種藥物的使用頻次、藥物之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則、核心藥物組合和新處方, 從中挖掘出治療該病中醫(yī)中的常用藥物、藥對, 闡明了治療該病以解肌散寒藥、補氣活血藥、祛風(fēng)勝濕藥和溫經(jīng)通絡(luò)藥為主, 治法主要包括解肌舒筋、益氣活血和補益肝腎, 這一方面很清晰明了地展示了藥物使用頻率、藥物之間的聯(lián)系, 證實其與很多古代經(jīng)典中治療神經(jīng)根型頸椎病的治則、治法及用藥規(guī)律是吻合的, 是臨床用藥的積累和升華, 可有效地指導(dǎo)臨床并提高療效。葛根、白芍、黃芪、當(dāng)歸、桂枝等藥物使用頻次較高, 證實與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結(jié)果相吻合, 同時也證實石氏傷科強調(diào)治傷科病當(dāng)“以氣為主, 以血為先”等正確性。這對于醫(yī)家治療該病選用藥物的性味、歸經(jīng)等具有指導(dǎo)意義。參考文獻(xiàn)[1][J].電子技術(shù)與軟件工程, 20xx(18):64.[2][J].數(shù)字通信世界, 20xx(09):187.[3][J].電腦迷, 20xx(08):2728.[4][J].中國新通信, 20xx, 19(13):119.數(shù)據(jù)挖掘論文71電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘簡介電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，(198020xx年)相關(guān)文獻(xiàn)中治療神經(jīng)根型頸椎病的方劑建立數(shù)據(jù)庫, 、性味頻率、歸經(jīng)頻率分析比較, 治療神經(jīng)根型頸椎病的中藥共計99味, 使用頻次479味次。而對數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段來講, 它在軟件工程中的運用更加普遍。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計算機技術(shù)必然的發(fā)展方向。(3)能夠?qū)㈠e誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。(2)實現(xiàn)對相關(guān)數(shù)據(jù)的保存, 可以通過隊列等簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。 對動態(tài)規(guī)則的重用軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對動態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對成熟, 通過在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態(tài)規(guī)則最適用的, 并能夠?qū)⒉贿m合的規(guī)則反饋給軟件的研發(fā)人員。(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類的相關(guān)信息, 然后對反饋的結(jié)果進行評估, 創(chuàng)建新型的代碼庫。比如:類與類之間的聯(lián)系。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。在尋找以上信息的過程中, 通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現(xiàn), 但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題, 比如:幫助文檔的準(zhǔn)確性較低, 同時不夠完整, 可利用的重用信息不多等。(3)軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動態(tài)規(guī)則。通常情況下, 編程需要的數(shù)據(jù)信息可以分為三個方面:(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼。 對軟件代碼的編寫過程該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識。軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對軟件運行程序的編寫。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中, 研發(fā)人員需要更多復(fù)雜而又具體的數(shù)據(jù)信息, 所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對多樣化, 數(shù)據(jù)之間難以進行對比, 所以也就難以達(dá)成一致的評價標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進的結(jié)果提交方式和途徑。 數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可以通過很多種結(jié)果展示出來, 最常見的有報表和文字的方式。當(dāng)然還包括一些軟件代碼和注釋在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息。第一階段的主要任務(wù)有對數(shù)據(jù)的分類、對異常數(shù)據(jù)的檢測以及整理和提取復(fù)雜信息等。第二階段, 數(shù)據(jù)的挖掘。在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一, 其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問題。軟件挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程方向的其中一部分。但是在大數(shù)據(jù)時代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。解決措施。關(guān)鍵詞：軟件工程。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率, 并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。(20):1114.[2][D].北京郵電大學(xué), 20xx.[3][J].科教文匯, 20xx(07):： 題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進展摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價值信息數(shù)據(jù)的過程。所以, 對于機器學(xué)習(xí)算法, 相關(guān)人員要加以重視, 不斷的進行改良以及改善, 切實的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應(yīng)用于智能定位的各個領(lǐng)域, 幫助我們解決關(guān)于戶外移動終端的定位的問題。根據(jù)上面的研究, 我們證明了, 在數(shù)據(jù)挖掘的過程中, 應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法具有舉足輕重的作用。當(dāng)然了, 選擇的區(qū)域面積越大, 其定位的速度和精準(zhǔn)性也就越低。 以K近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積, 在二次輸出之后, 確定其經(jīng)緯度, 然后依賴經(jīng)緯度來確定邊長面積, 這些都是進行區(qū)域定位的基礎(chǔ)性工作, 緊接著就是定位模型的訓(xùn)練。后期的預(yù)算主要依賴決策函數(shù)計算和樣本向量機計算。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來進行早期的定位, 則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數(shù)據(jù)集內(nèi)的相關(guān)信息, 就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算, 而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格, 就要對邊長是一千米的柵格精心計算。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù), 就要在不同的時間內(nèi)進行測量, 按照測量出的數(shù)據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進行換算, 最終, 得到真實的數(shù)據(jù)量, 提升定位的速度以及有效程度。 采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理本次研究, 我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達(dá)10千米的二線城市。綜合來看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模, 它的精準(zhǔn)度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應(yīng)用的過程中, 不需要依賴專家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時候耗時較多, 知識的理解能力還沒有達(dá)到智能化的標(biāo)準(zhǔn), 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢依舊是比較突出的。而且對于問題數(shù)據(jù)還可以進行精準(zhǔn)的識別與處理分析, 所以應(yīng)用的頻次更多。在機器學(xué)習(xí)算法的領(lǐng)域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較重要和常見的一種。而機器學(xué)習(xí)算法主要依靠人工智能科技, 通過大量的樣本收集、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練, 可以自動匹配運算所需的相關(guān)參數(shù)及模式。統(tǒng)計算法和機器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應(yīng)用得比較廣泛的兩類。數(shù)據(jù)挖掘其實指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過算法找到有用信息的行為。數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。在工作中我選取機器學(xué)習(xí)算法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對傳統(tǒng)定位技術(shù)加以改進, 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機器學(xué)習(xí)算法來進行精準(zhǔn)定位暫時無法滿足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設(shè)備成本, 實現(xiàn)得到更多的精準(zhǔn)定位的要求比較困難。隨著通信網(wǎng)絡(luò)普及, 移動終端定位技術(shù)的發(fā)展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準(zhǔn)度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。移動終端定位技術(shù)由來已久, 其主要是利用各種科學(xué)技術(shù)手段定位移動物體的精準(zhǔn)位置以及高度。定位。關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法。其中機器學(xué)習(xí)算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)之中。并且, 數(shù)據(jù)庫的建立, 也能節(jié)省經(jīng)費和設(shè)備維護成本, 真正實現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標(biāo), 促進檔案信息管理工作的長效進步。另一方面, 在檔案收集管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 主要是對數(shù)據(jù)信息進行分析, 結(jié)合基本結(jié)果建立概念模型, 保證模型以及測試樣本之間的比較參數(shù)符合標(biāo)準(zhǔn), 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。在差異化訓(xùn)練體系中, 要對數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構(gòu)建要求能適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘的基本結(jié)構(gòu)[4]。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中, 能結(jié)合不同的元素對具體問題展開深度調(diào)研。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法類似于人腦系統(tǒng)的運行結(jié)構(gòu), 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結(jié)構(gòu), 確保能憑借歷史數(shù)據(jù)對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法除了要對檔案的實際內(nèi)容進行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫建構(gòu), 也要對其利用情況進行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法, 其借助數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)判定和分析數(shù)據(jù)對象。另外, 在分析置信度時, 利用Confidence(A→B)=(A|B), 也能有效判定兩者之間的關(guān)系。若是兩者出現(xiàn)的概率并不大, 則證明兩者之間的關(guān)聯(lián)度較低。在進行關(guān)聯(lián)規(guī)則強度分析時, 要結(jié)合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據(jù)進行綜合衡量。另外, 在數(shù)據(jù)表和文書等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型建立的基礎(chǔ)上, 要按照規(guī)律制定具有個性化的主動性服務(wù)機制。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數(shù)據(jù)的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。在維表管理工作中, 檔案參數(shù)和數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定性十分關(guān)鍵, 由于其不會隨著時間的推移出現(xiàn)變化, 因此, 要對其進行合理的處理和協(xié)調(diào)。并且也能同時修改數(shù)據(jù), 維護檔案撤出和檔案追加的動態(tài)化處理效果。一方面, 能追加有效的數(shù)據(jù), 保證數(shù)據(jù)倉庫信息的基本質(zhì)量, 也能追加時間判定標(biāo)準(zhǔn), 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間, 從根本上提高實際效率。 多維數(shù)據(jù)模型建立單元在檔案多維數(shù)據(jù)模型建立的過程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)機分析處理項目和數(shù)據(jù)挖掘方案, 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)視圖、維度參數(shù)以及屬性參數(shù)等, 保證具體單元能發(fā)揮其實際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性優(yōu)勢。最后, 要集中判定數(shù)據(jù)庫工具, 保證數(shù)據(jù)庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢, 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)倉庫建模的效果, 真正提高數(shù)據(jù)抽取以及轉(zhuǎn)換工作的實際水平。首先, 要對模式的基礎(chǔ)性維度進行分析并且制作相應(yīng)的表, 主要包括檔案維表、利用方式維表等。文書歸檔利用年份, 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key。(2)檔案管理中文書檔案卷數(shù)事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id。文書歸檔單位, 字段類型Int, 字段為Gddw_key。文書歸檔年份, 字段類型Int, 字段為Gdyear_key。事實表是數(shù)據(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)的表, 能整合數(shù)據(jù)倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數(shù)據(jù)儲存過程切實有效。 數(shù)據(jù)庫設(shè)計單元在設(shè)計過程中, 要針對不同維度建立相應(yīng)的參數(shù)體系和組成結(jié)構(gòu), 并且有效整合組成事實表的主鍵項目, 建立框架結(jié)構(gòu)。(2)檔案工作要利用數(shù)據(jù)分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。其次, 要對日常工作中的用戶數(shù)據(jù)進行集中的挖掘處理, 從根本上提高數(shù)據(jù)倉庫分析的完整性。在數(shù)據(jù)庫體系建立中, 要適應(yīng)迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發(fā)整合數(shù)據(jù)模型, 保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進行, 且能按照目標(biāo)和分析框架參數(shù)完成操作。企業(yè)在實際工作過程中, 往往會利用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理工具進行數(shù)據(jù)定型和更新管理, 并且應(yīng)用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)倉庫, 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求, 整和數(shù)據(jù)處理和冗余參數(shù), 確保技術(shù)框架結(jié)構(gòu)的完整性。1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是指在大量隨機數(shù)據(jù)中提取隱含信息, 并且將其整合后應(yīng)用在知識處理體系的技術(shù)過程。計算機。筆者簡要分析了計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的建立和技術(shù)實現(xiàn)過程, 以供參考。綜上所述，由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景，我國相關(guān)部門已經(jīng)加大了對軟件技術(shù)的投資與開發(fā)力度，當(dāng)下，國內(nèi)已經(jīng)實現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識別等多種領(lǐng)域上的發(fā)展。同時，需要結(jié)合軟件用戶的體驗評價，對挖掘出的數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴(yán)謹(jǐn)、客觀的服務(wù)體系，運用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗過后可以對軟件進行評價。通過分析我國傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測試技術(shù)無法做到對