基于数据挖掘技术的保险行业决策分析研究

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1、基于数据挖掘技术的保险行业决策分析研究摘要:本文针对目前保险行业信息管理的现状,提出数据挖掘技术对保险行业窟的重大影响,简要说明了“保险行业决策系统”项目及翕其对挖掘算法的改进等。并竣通过实验论证了改进算法的蹀优势,通过分析结果展示了数据挖掘技术能使保险行业烙有效地利用现有数据实现经菏营目标,预测保险业的企业逞在激烈的市场竞争中获得先倭机。就保险行业而言,目前钽具有广阔的市场需求。2项目说明本项目开铱发了“保险行业决策系统”嘁。本系统操作主界面利用a边sp编程实现:数据预处理贸、客户购买险种分析、客户墟购买习惯分析、分析

2、结果输侗出等功能;后台数据库利用陴sqlserver201鳎7网络数据库实现;挖掘工柃具采用spsscleme唁ntine;在研究实验阶♀段,针对apriori算▲法存在的“存储复杂度”及赣“大量冗余规则”两大缺点汜进行了算法改进,通过利用箭一个模式树结构来降低ap乓riori算法的存储复杂15/15度,并同时减少冗余规则的出现。本系统共分:数贩据预处理、客户购买险种分觯析、客户购买习惯分析、分χ析结果输出等主要功能模块肩。(1)“数据预处理醯”模块包括:上传、数据平氕台、数据处理、统计、生成饽数据集等功能。●上传蜴:可

3、完成保险总公司下设所酒有分公司数据的上传。尤●数据平台:在数据上传前唠允许对数据平台进行选择。操●数据处理:对数据进行清理、格式转换等操作。窝●统计:对经过预处理的数据进行分析,提取有效水性数据。●生成数据集:将统计过程提取的有效数玺据生成数据集,为数据挖掘提供较高质量的数据源。l玑oCAlHOSt(2洙)“客户购买险种分析”模呔块包括:数据导入、参数设撺15/15定、结果分析等功能。Ⅳ●数据导入:在此操作界面┵上,可通过选择不同数据平歇台将经过“数据预处理”生赣成的数据集分别导入。饺●参数设定:在此操作界面螺上设定

4、“支持度”“置信度蛩”等参数,对有效数据集中张有分析价值的数据记录范围进行筛选。●结果分析拼:在此操作界面上可将“客侑户购买险种分析”的最终分析结果以“报表”、“图表仳”形式展示,此分析结果为行业提供了“同一客户购买狳本公司多种(次)保险”的客户信息,进而为行业提供檄了“可争取客户”的决策依哪据。(3)“客户购买牦习惯分析”模块包括:数据垦导入、参数设定、结果分析缠等功能。●数据导入:名此操作同(2)“客户购买蜿险种分析”模块中的“数据㈨导入”。●参数设定:在此分别设定“输入参数”嗣15/15(包括:年龄、性别、职

5、业薹等客户基本信息)及“输出铼参数”(客户购买的险种信萧息)。●结果分析:通甥过此操作界面可展示出客户冼购买习惯的分析结果,进而ぞ为行业提供了“可保持客户甭”的决策依据。(4)“分析结果输出”模块包括竺:“客户购买险种分析”“恰客户购买习惯分析”等分析畀结果的打印输出功能。3项目中改进的快速算法由于apriori算法撬存在时间空间复杂度高及产馔生大量冗余规则两大缺陷。廊因此本项目通过利用一个模式树结构来降低aprio胺ri算法的存储复杂度,并曹同时减少冗余规则的出现。蟾一个模式树的结构鳇root是一个标为“nu麾ll”的

6、根结点,root〃15/15以下是作为根结点的孩子的是项目前缀子树集合,以及项陂目头表组成;树中的每一结嵯点包含四个域user_i细d,count,nodeⅤ_link,node_n庭ext。其中,user_αid为user的标记(唯瞻一标识一个user),c妒ount为该父结点到达该脂结点的路径的数目,nod瑰e_link指向树中具有嗯相同的user_id的下凋一个结点的下一结点,当下筝一个结点不存在时,nod咦e_link为null,node_next指向树屁中其子结点;项目头表的每安一表项包含三个域:use莅r_id

7、,count,h茕eadofnode,us懊er_id与树中的定义相垩同,count为树中所有郇相同user_id之和,headofnode指向伦树中具有相同user_i飧d值的首结点的指针。铡建立模式树算法如下:设事务数据库为a,其中程的一个项集为ai。算澌法:patterntree(tree,p),构造忮模式树输入:用户事务潜数据库a15/15输出:用户模｜式树procedur烨epatterntree徂(t,p){create_tree(t);/渠/创建pattern-t寸ree的根节点,以“nu烹ll”标记t=

8、t;/踬/t为当前结点whi躇leanulldo{读入一个事务数据库项集a范iwhilep!=n港ulldo{if莼_id==t的祖先_id15/15then{=+l往;t=n;}民elseif_id==tⅫ的孩子_idthen侍{=+l;t=c;}else15/15镊insert_