数据挖掘技术在保险业客户细分和购物篮分析应用的研究

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1、厦门大学学位论文著作权使用声明本人同意厦门大学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。(、／)2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“寸’或填上相应内

2、容。保密学位论文应是已经厦门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声明人(签名)．却锈馇v岱年莹只毛B摘要近年来，随着我国保险行业的不断发展、快速壮大，保险企业已经积累了大量的销售数据，因此如何准确地识别目标客户和最大限度的开发现有客户的潜在价值成为企业的重要研究难题。此时，数据挖掘技术应运而生，其在银行、通讯业、零售业的初步应用受到了广泛关注，并开始快速发展，这为保险企业的研究提供了很好的途径。数据挖掘技术可以帮助保险公司识别出能够给企业带来利润的

3、目标客户，帮助企业完成市场细分，制定决策，使得业务人员能更好地驾驭保险市场。本文对保险企业在客户识别、客户开发和险种捆绑销售活动中应用数据挖掘技术的相关理论和实施进行探讨。首先简要介绍了本文研究所涉及到的数据挖掘相关理论知识。接着，对核心业务系统的相关数据进行分析探索，设计出客户细分和购物篮分析的数据挖掘模型，然后从现有大量的、模糊的数据中选择并抽取出与建模相关的信息，完成数据的理解、预处理、转换等数据准备工作，经过循环往复的数据探索和模型调优，成功建立了客户细分和购物篮分析的数据挖掘模型，最后完成了目标客户识别、客户开发和险种捆绑销售的挖掘任务，从实

4、验上验证了保险行业应用数据挖掘技术的可行性。最后，总结了整个工作研究过程中所得出的主要结论和不足，指出了未来工作和研究的方向。关键词：数据挖掘：客户细分；购物篮分析Ab蛐陋ctAbstractInrecentyears，witllmecominuousdeVelopmentandtllerapidgrowclloftheinsuranceiIldus仃yinourcountⅨinsurallcecoInpanieshaVeaccumulatedalotofsalesdata．So，howtoaCcuratelyidenti匆thet甜getcustom

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