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1、安徽大学2008届硕士学位论文摘要摘要数据挖掘(DataMining)，指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡并有潜在应用价值的信息或模式的过程，它融合了统计学、数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术。数据挖掘技术已经广泛应用于金融、电信、生物信息等领域，并且产生了巨大的效益和作用。本文从应用的角度出发，依托人寿保险信息系统数据库，结合保险行业风险管理,利用数据挖掘领域决策树的相关知识和技术，对保险客户信用度进行分类，从而达到对保险客户信用度评估的目的。本文的主要工作包括以下几个方面：(1
2、)分析信用评估方法的特点，提出了基于一种决策树的信用评估方法，该方法通过对人寿保险信息系统数据库中的数据进行分析，将决策树技术应用于人寿保险投保客户的信用度评估之上，建立了对保险客户信用评价标准，得到了一个实用的信用度评估的预测模型。(2)研究了决策树分类算法，并详细阐述了ID3、C4.5决策树的构造算法、分枝思想、剪枝准则等。并且针对本文所研究的保险相关数据，应用了C4.5算法在不同置信因子下的剪枝策略。通过实验表明针对保险数据，调整剪枝能有效地提高分类的准确率。(3)依据保险业务的特点，设计和选择与保险客户信
3、用相关的因素，确定信用评估的指标，采集并处理保险客户信用有关的数据集。用C4.5决策树算法对该数据集进行挖掘，通过对实验得出的规则的测试和评价，达到对保险客户信用评估的目的。本文的研究是数据挖掘技术的新应用，为保险客户信用评估研究提供了一种新思路。该模型能够科学、合理地预测保险客户信用等级，为保险行业风险管理的研究提供了一种新思路。关键词：数据挖掘；决策树；人寿保险；信用评估I安徽大学2008届硕士学位论文AbstractAbstractDataminingistheprocesstoextracthidden,
4、unknown,non-trivial,potentialandusefulinformationormodelsfromdatainlargedatabasesordatawarehouses,itinvolvesStatistics,Database,Artificialintelligence,Machinelearningandotherareasofthetheoryandtechnology.Dataminingtechnologyhasbeenwidelyusedinfinancialfield,t
5、elecommunicationindustry,biologicalinformationandotherfields，andproducesenormousbenefitandeffect.Thisthesisisonthebasisoftheapplicationpointofview.Reliedonthedatabaseoflifeinsuranceinformationsystemandcombinedwiththeriskmanagementofinsuranceindustry,thisresea
6、rchclassifiespolicyholder’screditbyusingtherelatedknowledgeandtechnologyofdecisiontreeindataminingareas,soastoevaluatethecreditofpolicyholder.Themainworkincludesthefollowing:(1)Amethodofcreditevaluationbasedondecisiontreehasbeenproposedbyanalyzingthecharacter
7、isticsofthesemethods.ThismethodappliesdecisiontreetechnologytopolicyholderevaluationbyanalyzingthedataofLifeInsuranceInformationSystem.Itformsthepolicyholdercreditevaluationcriteriaandestablishesapracticalcreditevaluation-forecastingmodel.(2)Decisiontreeclass
8、ificationalgorithmshavebeenresearched.Structuresofthealgorithm,branchideology,pruningguidelinesofID3,C4.5decisiontreehavebeenexplicated.Accordingtotheinsurance-relateddata,researchusespru
