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1、第25卷第3期计算机应用与软件Vol25No.32008年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar.2008数据挖掘技术在保险业务中的应用王伟辉耿国华陈莉(西北大学信息科学与技术学院陕西西安710069)摘要随着保险业的快速发展,保险公司积累了大量的业务数据,急需一种有效的技术方法发现这些海量数据中蕴涵的潜在知识,为管理决策提供依据。数据挖掘技术是目前国际上的一个研究热点,可以实现保险业务数据的知识化。分析了我国保险业务的发展现状,介绍了数据挖掘相关技术及其在保险业务中的应用,重点描述了使用判定树技术进行保险客户
2、风险分析的过程。关键词数据挖掘保险业务客户风险分析判定树APPLICATIONOFDATAMININGTOINSURANCEBUSINESSWangWeihuiGengGuohuaChenLi(SchoolofInformationScienceandTechnology,NorthwestUniversity,Xian710069,Shaanxi,China)AbstractWiththerapiddevelopmentofinsuranceindustry,alotofbusinessdataareaccumulatedbyinsurancec
3、ompanies.Itsimperativeandnecessarytofindaneffectivetechniquetoexploreanddiscoverthepotentialknowledgefromtheenormousamountofdata,whichishelpfulforbusinessdecisionmaking.Dataminingisahotresearchareaintheworld.Itcanbeusedtoacquiretheknowledge.ThestatusquoofinsurancebusinessinChinaisanal
4、yzed.Someofthedataminingmethodsandtheirapplicationstoinsurancebusinessareintroduced.TheprocessofcustomerriskanalysisbyusingDecisiontreeisdescribedindetai.lKeywordsDataminingInsurancebusinessCustomerriskanalysisDecisiontree据管理应用的普遍现状是:汇集了大量客户信息和业务数据,但0引言因为缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段和工具,而导致数
5、据爆炸但有效信息贫乏、信息繁杂但业务知识孤立,这种局面若随着计算机技术的迅速发展,自二十世纪末开始,保险行业无改观,保险公司将会长期处于低智商的业务运行状态。兴起了信息化热潮,各大保险公司纷纷投入巨资相继开发了业目前各大保险公司都在投入巨资进行数据大集中,旨在实现务信息系统,实现了业务数据化。从业务数据化到业务知识化。以数据挖掘为基础的数据仓库、决保险信息系统经过多年发展,已逐步成熟完善,并积累了大策支持系统的建设,在未来数年中将受到保险公司的追捧。量宝贵的数据资源,如何处理这些海量数据,更好地汇总、分析这些历史数据并从中挖掘出业务内在规律,将其变为有用的信息和2
6、数据挖掘概念和技术商机,将会主导未来相当长时间内各个保险公司的工作战略。现有信息管理系统中的数据分析工具无法给出答案。因为2.1数据挖掘的概念无论是查询、统计还是报表,其处理方式都是对指定数据进行简数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的单数字处理,而不能对数据所包含的内在信息进行提取。因此数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用必须寻求一种有效的分析手段,数据挖掘技术符合这一要求。[1]的信息和知识的过程。它利用各种分析方法和分析工具在保险公司积累下来的海量历史数据,为数据挖掘应用打下了坚大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系,是近年
7、来发展实基础,数据挖掘技术的相对成熟也为数据挖掘应用奠定了技起来的一门涉及面很广的交叉学科,融合了人工智能、数理统术基础。计、数据库等方面的最新进展,它的应用遍及金融、零售、电信、保险等众多领域,发展前景十分广阔。1保险业发展现状2.2数据挖掘方法和技术信息化被视作金融业的生命线,对保险公司来讲,数据如同数据挖掘的技术很多,相应的实现方法也很多,总的来说,企业生命体中生生不息的血脉。近10年来国内保险业信息一直数据挖掘方法和技术可以分为以下8大类:处于加速度状态,人保、人寿、平安等大型保险公司和新成立的小(1)归纳学习方法是当前重点
