文档介绍：上海交通大学
硕士学位论文
数据挖掘在保险商务智能系统中的应用
姓名:苗东
申请学位级别:硕士
专业:软件工程
指导教师:姚天昉;蔡凡平
20090601
数据挖掘在保险商务智能系统中的应用

数据挖掘在保险商务智能系统的应用

摘要

随着信息技术的飞速发展,各行业的业务数据规模也不断增大,企业的管理者面对
大量的来至不同方面的业务信息,需要对企业决策问题进行分析和研究。目前,商务智
能系统能够使决策者获取及时准确的信息,以理解商务活动并做出智能化、更有效的决
策。商务智能(BI,Business Intelligence)是对与企业有关的所有内部和外部的数据
进行汇总、过滤、分析和综合利用,使数据转换成信息和知识的过程。
近几年来,国内保险业快速发展,保险市场竞争也不断加剧。为了提高市场占有率,
充分了解客户的购买行为,制定正确的营销策略,建立保险公司商业智能系统有着十分
重要的意义。保险公司的商务智能系统建立在数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技
术之上,应用于保险商务活动并形成了一组信息应用技术,实际上是管理活动的智能化。
其中,数据仓库是基础,它提供商务智能所需要的各种信息;管理决策者使用联机分析
工具对反映保险商务活动的数据仓库进行智能分析,可以提高企业的竞争能力;而数据
挖掘可以从数据仓库的海量信息中归纳出商务知识。
本文深入了解保险行业的领域知识,详细阐述了数据挖掘技术在保险业客户分析中
的应用。本文的主要工作如下:。
本流程入手,详细阐述了交叉销售、客户分类、客户关系管理等领域的背景知识,介绍
数据挖掘和数据仓库技术在该领域分析中的应用。,分别介绍了
数据仓库概念模型和逻辑模型的设计与实现。,分别介绍了分类、
聚类、关联规则等算法及其在保险商务智能系统中的应用,并提出了交叉销售模型。通
过对 FP-Growth 算法分析,提出的改进算法能提高树节点遍历效率,从而降低了时间开
销,并用实验进行验证。,包括数据加载与钻取,数据
挖掘模型设计和商务智能客户端数据展现。
本文着重介绍商务智能系统在保险业的应用,在保险数据仓库的基础上,建立不同
主题的数据集市,利用 OLAP(On Line Analytical Processing)技术和数据挖掘技术来
实现降低企业运行成本、建立更好的客户关系管理、提高销售收入等商务活动。论文对
保险业务流程进行了梳理,围绕保险业务处理进行各级需求分析,完成数据仓库的主题
选取和建立数据模型。保险数据仓库在数据组织上以保险业务数据的特点为出发点,具
I
数据挖掘在保险商务智能系统中的应用
有通用性和可扩展性。同时论文指出,数据挖掘技术在保险行业有着广阔的应用前景。
商务智能系统应用的成功关键在于用户的应用情况,因此应该通过数据挖掘工具将数据
挖掘技术应用到实际工作中。

关键词商务智能,数据挖掘,保险公司,交叉销售
II
数据挖掘在保险商务智能系统中的应用

DATA MINING APPLIES TO BI SYSTEM OF
INSURANCE INDUSTRY

ABSTRACT

With the rapid developing of information technology and continuously increasing the
size of the business data sectors, the corporate management team is facing various
information resources from different businesses and need to analyze and research the issue of
corporate decision-making. Currently BI is one of efficient tools which could be able to help
management be informed the real-time information, understand the business activities and
make more intelligent, effective decisions. BI is the process of converting data into
information an