基于数据挖掘技术的保险产品分析系统

基于数据挖掘技术的保险产品分析系统

论文摘要

随着我国保险业不断发展,各保险公司之间的竞争日趋激烈,如何开发出有竞争力的产品已成为赢得这场竞争的关键。产品开发不是一项简单的工作,它需要详细的市场评估,准确的精算分析,严密的风险控制,以及受多种法律法规的限制,其中市场评估是最难确定的一个环节,通过数据挖掘技术可以较好地解决这个难题。数据挖掘与数据仓库结合,能够从海量数据中提取用户感兴趣的知识。本文介绍了数据挖掘的原理和方法,以及一些常用的算法和规范。希望将数据挖掘融入原有保险业务系统,设计开发出一套满足保险企业开发产品需求的保险产品分析系统,提高企业的核心竞争力。产品分析系统是一个以数据挖掘技术为基础,结合数据仓库技术和多种可视化工具的数据分析系统,其主要目标是:为管理层分析经营情况,制定经营目标提供决策支持;帮助产品开发人员分析产品优劣、开发具有竞争力的新产品;提高销售人员对产品的理解,丰富营销模式。通过需求调研,我们确定了产品分析系统的功能性需求和非功能性需求,在此基础上结合数据挖掘的过程和公司的应用环境,设计出产品分析系统的网络架构、逻辑结构和作业流程。在确定了产品分析系统的主要目标和系统框架后,我们进一步设计了系统的具体内容,包括数据库结构,程序类的结构和关系,实现挖掘任务的关键路径,数据挖掘模型的代码设计。通过对系统主要内容的详细介绍,全面阐述了产品分析系统的设计思想和实现方法。为更好地向读者介绍产品分析系统的功能和优点,本文以几个常用的挖掘任务为例,详细阐述了实现挖掘任务的具体过程和挖掘算法,并通过对挖掘步骤的解释和挖掘结果的分析,进一步加深读者对数据挖掘技术的理解。本文最后总结了产品分析系统在设计、开发、使用过程中的心得和体会,并分析了数据挖掘面临的众多新课题,指出了数据挖掘在保险领域的发展方向,希望本文能够对保险业的信息化建设提供帮助。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 问题提出
  • 1.2 论文研究内容
  • 1.3 论文结构安排
  • 2 数据挖掘技术简介
  • 2.1 数据仓库
  • 2.2 数据挖掘
  • 2.2.1 数据挖掘的过程
  • 2.2.2 数据挖掘的分类
  • 2.2.3 常用的挖掘技术
  • 2.2.4 OLE DB for Data Mining
  • 2.3 本章小结
  • 3 需求分析与总体设计
  • 3.1 需求分析
  • 3.2 设计思路
  • 3.3 系统总体设计
  • 3.3.1 系统网络架构
  • 3.3.2 系统逻辑结构
  • 3.3.3 系统作业流程
  • 3.4 本章小结
  • 4 系统详细设计
  • 4.1 数据库设计
  • 4.2 程序类设计
  • 4.3 系统序列图
  • 4.3.1 产品分析
  • 4.3.2 产品预测
  • 4.4 数据挖掘模型的代码设计
  • 4.4.1 建立模型
  • 4.4.2 样本导入
  • 4.4.3 规则提取
  • 4.4.4 应用模型
  • 4.5 本章小结
  • 5 系统应用实例
  • 5.1 产品分类
  • 5.2 产品组合
  • 5.3 新产品预测
  • 5.4 销售异常分析
  • 5.4.1 销售预警
  • 5.4.2 反洗钱监测
  • 5.5 本章小结
  • 6 总结与展望
  • 6.1 全文总结
  • 6.2 前景展望
  • 参考文献
  • 附录A 系统类介绍
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文
  • 上海交通大学学位论文答辩决议书
  • 相关论文文献

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