保险行业数据挖掘课件.ppt
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- 保险行业 数据 挖掘 课件
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1、保险行业数据挖掘保险行业数据挖掘中国保险业信息管理的普遍现状中国保险业信息管理的普遍现状n汇集了大量客户信息和业务数据(如保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等数据)n缺乏对数据背后隐含知识进行挖掘的意识、手段和工具 无效数据泛滥,有效信息贫乏 信息繁杂,业务知识孤立问题:如何更好地汇总、分析这些海量数据,并从中挖掘出业务内在规律,将其变为有用的信息和商机?解决思路解决思路 为提高竞争力,保险公司需要从大量的、实际已发生的业务数据中,挖掘出有用的信息和知识,探寻业务规律和模式。保险行业数据挖掘案例保险行业数据挖掘案例数据挖掘概念及功能数据挖掘概念及功能1.预测 预测是分析对象发展的规律,对未
2、来的趋势作出预见。例如,使用过去有关信用卡促销的数据来寻找未来信用卡消费中能使银行获取最大盈利的客户。预测问题的解决更多的是采用统计学的技术,例如回归分析和时间序列分析等。数据挖掘概念及功能数据挖掘概念及功能2.关联 关联是某种事物发生时,其他事物也会发生的这样一种联系。关联规则挖掘的任务是求出所有满足最小支持度和最小可信度的关联规则。例:规则AB,支持度=P(A,B),置信度=P(B|A)支持度是对关联规则的重要性的衡量;置信度是对关联规则准确度的衡量。它们分别反映发现规则的有用性和确定性。数据挖掘概念及功能数据挖掘概念及功能3.聚类 数据库中的记录可被划分为一系列有意义的子集,即聚类。根据
3、最大化类内部相似性、最小化类之间相似性的原则进行聚类或分组,所形成的每个簇(cluster)可以看作一个对象类,由它可以导出规则。应用聚类技术可以增强人们对客观现实的认识,是概念描述和孤立点分析的先决条件。数据挖掘概念及功能数据挖掘概念及功能4.分类 分类是预测一个未知类别的用户,属于哪个类别(相当于做单选题)。聚类是根据预先设定的指标,对一群对象进行划分,它不属于预测问题。数据挖掘概念及功能数据挖掘概念及功能5.孤立点分析 数据库中的数据常有一些与一般模式存在较大偏差的异常记录,称为孤立点。孤立点往往包含很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差等。保险
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