数据挖掘技术在中国人保客户关系管理系统中的应用

【摘要】：21世纪中国保险业取得了非凡的业绩,增长速度相当快,但同时也面临着激烈的国际竞争。保险行业的核心竞争力在于为客户提供优质与个性化的服务。如何加强对客户的把握,如何为客户选择最佳的产品,如何进行有效的市场开拓,增强自身的竞争力,在激烈的竞争中领先于对手,是各保险公司经常考虑的问题。中国人民财产保险服份有限公司的客户关系管理系统因运而生。 中国人民财产保险股份有限公司的业务处理系统数据流向中间库,中间库的数据再流向客户关系管理系统,庞大的交易数据使客户关系管理系统急剧增长,增长的同时也给人以新的启迪,如何从中获取有用的信息,指导公司的经营管理。 数据挖掘技术正是很好的武器。本文作者基于SAS系统建立了数据挖掘模型。包括使用cluster聚类进行的聚类分析模型,使用ARIMA时间序列模型进行的预测分析模型,使用线性Logistic回归模型进行的流失分析模型。文章对所建立模型的数学理论基础进行了简单的阐述,详细分析SAS代码实现步骤,通过数据和图表对分析的结果进行说明,并对设计的分析模型通过测试集数据进行评估,从而证实开发的三个分析模型即聚类分析、预测分析,流失分析是健壮的。