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《暨南大学》 2007年
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数据挖掘在车险CRM中的应用研究

袁娟  
【摘要】: 数据挖掘技术是信息技术领域近年来出现并迅速发展的一项计算机技术,通过对海量原始数据的进行各种操作处理,从中提取出隐含的、有效的信息或模式,利用这些信息进行分析从而帮助管理层作出决策,常用的有决策树、聚类、关联规则、神经网络等方法。 在这个计算机技术和知识经济为核心的信息化时代,信息技术革命极大地改变了我们的商业模式,于是越来越多企业的商业模式由以产品为中心转向了以客户为中心,客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)便应运而生。当今市场竞争日益激烈,作为一直占据着市场60%以上份额的保险公司,中国人民保险公司在2000年下半年就经营机制和管理方式进行了一系列重大改革,重要举措之一就是将以保单为中心的业务模式转为以客户为中心的模式。而公司在2003年上市之后面临着更大的挑战,如何利用珍贵的数据进行有效的信息挖掘已经成为信息化管理的重要组成部分。 本文先系统地介绍了数据挖掘、数据仓库以及客户关系管理系统的基本概念,以及人保现有的CRM分析系统运行情况,然后在已有的CRM数据仓库上构建新的数据集市群并采用数据挖掘中的聚类、决策树等方法对车险客户的赔付风险和客户价值进行研究,并对车辆的赔付程度进行分析。在分析结果的同时结合实际市场情况进行阐述,以便得到可供业务管理层参考的有价值的规律。
【学位授予单位】:暨南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP311.13

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【参考文献】
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【共引文献】
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