数据挖掘技术在寿险客户分析中的应用

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数据挖掘(Data Mining,DM)又称数据库中的知识发现(Knowledge Discoverin Database,KDD),是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。客户关系管理(Customer relationship management,CRM),企业活动面向长期的客户关系,以求提升企业成功的管理方式,其目的之一是要协助企业管理销售循环:新客户的招徕、保留旧客户、提供客户服务及进一步提升企业和客户的关系,并运用市场营销工具,提供创新式的个性化的客户商谈和服务,辅以相应的资讯系统或信息技术如数据挖掘和数据库营销来协调所有公司与顾客间在销售、行销以及服务上的互动。随着保险行业的竞争日益激烈,中外资保险企业先后实现战略转型,纷纷引入客户关系管理理念,提高企业的竞争力。客户细分是有效运行CRM的基础,对客户进行合理细分,提供个性化、差异化服务,提高企业的竞争力。本文针对数据挖掘技术在保险行业客户分析中的客户细分,做了如下的工作:文章的绪论部分主要介绍了数据挖掘的基本理念,对数据挖掘技术的发展前景进行了展望,介绍了客户关系管理系统的国内外和中英人寿保险客户分析的现状,介绍了论文的主要研究内容及论文的整体组织结构。第二章主要介绍了论文中实例研究所用到的关键技术,介绍了数据挖掘的功能、典型工具和常用分类,介绍了数据挖掘中的聚类分析算法,介绍了客户关系管理系统的主要内容。第三章对案例的需求分析进行了详细的介绍。本文的第四章和第五章主要介绍了数据挖掘在保险行业客户分析中的主要应用,介绍了数据挖掘的工作流程,并以中英人寿精准营销项目为依托,按照数据挖掘的基本流程,进行总体设计。在详细设计部分主要工作是提出了一种新的客户分群方法,创建了基于聚类分析的客户细分模型,并对模型进行了有效评估,根据分析结果,制定相应的推广计划和营销策略。本文最后讨论了数据挖掘的发展状况和进一步的研究方向。
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