数据挖掘论文:基于支持向量机的保险业务数据挖掘系统的设计与实现

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1、数据挖掘论文:基于支持向量机的保险业务数据挖掘系统的设计与实现【中文摘要】作为一家大型的保险公司,中国人寿保险公司河北分公司已经具有非常完善的信息化管理系统,但为了适应日趋激烈的市场竞争环境,适应以产品为中心到以客户为中心的经营理念转变,充分利用历年积累的大量宝贵的信息资源,对客户信息进行挖掘,建立并完善保险公司客户关系,进行客户关系数据挖掘,提高保险公司的核心竞争力势在必行。本文着重就客户关系建立应用模型,分析了支持向量机算法在数据挖掘方面的应用,并对算法作了应用扩展,并将该算法引入客户特征提取分析的应用中来。最

2、后通过建立数据挖掘模型,完成了本系统。在系统构建过程中,主要工作体现在以下几点:1)三层的体系架构,使得系统能够处理多源数据,进行多种类型数据的格式转化,从而适应现在公司中多系统,数据混乱的情形;2)采用支持向量机算法进行数据挖掘,在选取客户多特征进行训练时,通过核函数的选取,能够进行高维空间映射处理;3)建立数据挖掘模型,利用实际数据进行检验,使得模型具有高度的准确性和实用性。论文最后就该系统在中国人寿保险公司河北分公司的试用情况进行了介绍,并就客户忠诚度利用系统挖掘模型进行了分析。【英文摘要】Asalarge-

3、scaleinsurancecompany,HebeiBranchofChinaLifeInsuranceCompanyalreadyhasaveryperfectinformationmanagementsystem,buttomeettheincreasinglyintensivemarketcompetition,itisimperativefortheinsurancecompanytoenhanceitscorecompetitivenessbyconvertingproduct-orientatedma

4、nagerialideologytocustomer-orientatedmanagerialideology,capitalizingonitsimmensevaluableinformationresourcesacquiredinyears,miningthecustomerinformationandcustomerrelationshipdataintheefforttoestablishandimproveitscustomerrelationships.Thethesisemphasizesestab

5、lishingtheapplicationmodelforcustomerrelationships,analysesandextendstheapplicationofsupportvectormachinealgorithmindataminingaspect,andintroducesthealgorithmintotheapplicationofcustomercharacteristicsanalyses.Thesystemisfinallyfinishedbyestablishingdatamining

6、models.Worksinvolvedinthesystemconstructionprocessfallsintothefollowingthreecategories:1).3-tiersystemframework,enablethesystemtoprocessmultisourcedataandtoconvertthemultipatterndataformats;itthereuponadaptsthecompanytomulti-systemandmulti-datasituations.2).Ad

7、optsupportvectormachinealgorithmindatamining;managehighdimensionalspacemappingbychoosingkernelfunctioninthecustomermulticharacteristicstraining.3).Establishthedataminingmodel;testthepracticaldatatogethighaccuracyandpracticability.Thethesisinitsconclusionintrod

8、ucesthesystem’stestsituationsinHebeiBranchofChinaLifeInsuranceCompanyandemploysthesystemminingmodeltoanalyzethecustomerloyalty.【关键词】数据挖掘支持向量机保险【英文关键词】DataMiningSupportVectorMachine

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