基于数据挖掘方法寿险业务管理kpi指标分析

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1、武汉科技大学硕士学位论文基于数据挖掘方法寿险业务管理KPI指标分析姓名:黄慧超申请学位级别:硕士专业:计算机应用技术指导教师:张晓龙20090420武汉科技大学硕士学位论文第1页摘要为了提高人寿保险行业工作效率和服务水平,建立高效的管理机制,适应业务的开展和激烈的市场竞争,商业智能开始进入寿险行业,KPI指标分析系统应运而生。本文基于数据仓库、联机分析处理及数据挖掘等技术理论,研究了KPI指标分析系统构建与实现。本文首先介绍了课题研究背景,指出客户工作中面对的有关数据的难题,描述了KPI指标分析系统的优越性;简要概述了数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术特点,深刻分析了三者之间内在

2、的联系性:给出了数据仓库的设计步骤,分析了数据仓库的体系结构,讨论了联机分析处理及多维分析中的上钻和下钻等操作,描述了数据挖掘过程,给出常用数据挖掘算法和比较分析。本文描述了KPI数据指标决策系统的建设背景和KPI指标形成。参照CRISP.DM重点讨论了数据抽取、转换、加载技术整个ETL的实现过程;其中以KPI中“保费契撤率一指标为例,给出了数据仓库模型设计中相应事实表和维表的创建和相应SQL存储过程。本文描述了面向主题的分析模型在KPI指标分析系统的展现;提出了基于数据仓库,综合应用联机分析处理和数据挖掘技术的KPI指标分析系统的总体设计方案;本文理论上提出多维复杂查询分析优化思

3、想,为KPI指标分析系统在人寿保险领域的应用做出了有价值的探索。关键词:数据挖掘;数据仓库;联机分析处理;关键业绩指标;商业智能第1I页武汉科技大学硕士学位论文AbstractForalifeinsuranceindustrytoimproveefficiencyandservicelevel,itneedstosetupefficientmanagementmechanism,adaptedtocarryoutoperationsandthefiercemarketcompetition.Businessintelligencebeginstoenterthelifeinsura

4、nceindustry,KPIsanalysisisused.Basedonthedatawarehouse'On-LineAnalyticalProcessandDataMining,thisthesisdescribestheKPIAnalysisSystemConstructionandimplementation.Thethesisintroducestheresearchbackground,describesthetargetKPIanalysisofthesuperiorityofthesystem,theoverviewofdatawarehousing,onlin

5、eanalyticalprocessinganddataminingfeatures,andadeepanalysisofthethreecontactoftheintrinsicnature.Italsogivesthestepsofdatawarehousedesign,analysisofthedatawarehousearchitecture,discussesthemulti—dimensionalonlineanalyticalprocessingandanalysisofdrillinganddrillingoperations,describestheprocess

6、ofdataminingandcommonlyuseddatamillingalgorithmandcomparativeanalysis.TheKPIssysteminthethesisdescribesthedataconstructionofthecontextofdecision—makingsystemandtheformationofKPItarget.CRISP-DMreferencefocusesondataextraction,transformation,loadingthetechnicalimplementationoftheentireETLprocess

7、,Taking”Leasepremiumswithdrawalrate"勰anexampletarget,thisthesisdescribesthedesignofdatawarehousemodel,andintroducesthecreationandcorrespondingSQLstoredpmcedureforfactanddimensiontable.Wedescribetheanalysisofsubject-orientedmodeloftarget

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