基于粗糙集的车险潜在客户数据挖掘方法

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1、第30卷第3期沈阳航空航天大学学报Vol·30No·31Q!!±鱼旦堕坚竺些墅竺竺鬯竺型竺些竺竺兰—————』坠兰竺坚文章编号：2095—1248(2013)03—0065—03基于粗糙集的车险潜在客户数据挖掘方法陈立杰1，程菁2(1．沈阳航空航天大学安全工程学院，沈阳110136；2．南京财经大学金融学院，南京210003)摘要：为了从现有的CRM系统中发现潜在的车辆保险客户，提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法。利用粗糙集在知识系统中特有的分类特性，经对数据的预处理，较好地解决了样本数据中存在的属性不均衡及反向样本给数据挖掘带来的负面影响。

2、以著名的TheInsuranceCompa—nyBenchmark(COIL2000)作为测试数据集，经编程构建了数据挖掘模型，对客户社会背景和保单数据进行了综合挖掘测试。结果表明利用粗糙集理论对知识的分类能力，可以挖掘出数据集中潜在的对车辆保险感兴趣的客户，并给出样本分类的包含度。关键词：车辆险；数据挖掘；粗糙集；保险CRM系统中图分类号：F840．65文献标志码：Adoi：10．3969／j．issn．2095—1248．2013．03．014Adataminingmethodforpotentialcustomersofvehicleins

3、uran．cebasedonroughsetapproachCHENLi-jiel，CHENGJin92(1．SchoolofSafetyEngineering，ShenyangAerospaceUniversity，Shenyang110136；2．SchoolofFinance，NanjingUniversityOfFinance&Economics，Nanjing210003)Abstract：Inordertoidentifypotentialpolicyholdersofvehicleinsuranceincustomerrelatio

4、nshipmanage—ment(CRM)system，thispaperpresentsamethodforminingthedatabasedonroughset(RS)theory．Af-tertheoriginaldatasetwascleanedbyusingclassificationcharacteristicsofRSintheknowledgesystem，theproblemwassolvedthatnegativeimpactondataminingcausedbytheunbalancedandcontradictoryo

5、fsam—pies．TakingTheInsuranceCompanyBenchmark(COIL2000)astestingdata，dataminingmodelwases-tablished，andthecomprehensivedataminingtestofcustomers’backgroundandpolicydatawasdone．TheresultsshowthatusingtheknowledgeclassificationofRStheory，wecanfindoutthepotentialcustomersintheveh

6、icleinsurancefromdataset，andgivecontainingdegreesfortheclassificationofsamples．Keywords：vehicleinsurance；datamining；roughset；insuranceCRMsystem随着我国保险业的发展和对外开放，市场逐渐规范，竞争日趋激烈。多年来保险公司积累了大量的历史数据，如何更好地利用这些数据，从中挖掘出有价值的内在规律和潜在客户，成为保险公司生存和发展的重要手段。通过数据挖掘，可以发现购买某一保险险种客户的群体特征，从而向那些具有同样特

7、征却没有购买该保险险种的客户进行有针对的推销；也可从流失客户中总结出群体特征，在那些具有相似特征的客户流失之前，采取针对性的措施避免客户的流失¨以j。数据挖掘就是从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式或知识。粗糙集(Roughset)理论由波兰数学家z．Pawlak在1982年提出【3J。其基本思想认为知识是一种分类能力，对对象的认知程度取决于所拥收稿日期：2013—04—28作者简介：陈立杰(1968一)，女，吉林白山人，博士、副教授，主要研究方向：保险风险分析与风险管理，E—mail：chenlj680

8、4@126．COlll。沈阳航空航天大学学报第30卷有的知识的多少，知识越多，则分类能力越强。知识越少，则对象间的区分越模糊。在保险历史