决策树算法在保险营销员流失预测中的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·中国保险业发展概况 | 第8页 |
| ·数据挖掘技术的在保险业应用现状 | 第8-9页 |
| ·将数据挖掘应用于保险营销员流失预测的必要性 | 第9-10页 |
| ·论文的内容结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关理论及技术 | 第12-22页 |
| ·数据挖掘概述 | 第12-15页 |
| ·数据挖掘算法 | 第15-17页 |
| ·数据挖掘算法的分类 | 第15-17页 |
| ·常用于预测的数据挖掘的算法 | 第17页 |
| ·决策树算法 | 第17-20页 |
| ·决策树生长的实现 | 第18-19页 |
| ·决策树的修剪 | 第19-20页 |
| ·神经网络 | 第20-22页 |
| 第三章 保险营销员流失预测模型的建立 | 第22-29页 |
| ·问题描述 | 第22页 |
| ·数据选择 | 第22-23页 |
| ·数据分析和预处理 | 第23-25页 |
| ·变量选择 | 第23页 |
| ·分析识别显著影响变量 | 第23-24页 |
| ·数据调整 | 第24-25页 |
| ·保险营销员流失模型的建立 | 第25-27页 |
| ·模型的评估 | 第27页 |
| ·挖掘结果解释与应用 | 第27-29页 |
| 第四章 预测模型的数据准备及预处理 | 第29-48页 |
| ·预测模型数据准备 | 第29-30页 |
| ·CLIC AMIS系统简介 | 第30-31页 |
| ·CLIC AMIS系统体系结构 | 第31-37页 |
| ·业务数据模型 | 第31-35页 |
| ·系统参数模型 | 第35-37页 |
| ·数据预处理 | 第37-44页 |
| ·数据清洗与数据变换 | 第40-41页 |
| ·对所采集的数据进行清洗及变换处理 | 第41-44页 |
| ·生成训练模型的数据挖掘输入列 | 第44-48页 |
| 第五章 营销员流失预测模型的应用分析 | 第48-67页 |
| ·过程总述 | 第48页 |
| ·模型建立环境 | 第48-50页 |
| ·建立模型 | 第50-64页 |
| ·数据导入 | 第51-55页 |
| ·决策树算法 | 第55-60页 |
| ·决策树算法评价 | 第60-62页 |
| ·神经网络算法 | 第62-64页 |
| ·营销员流失因素分析 | 第64-66页 |
| ·自愿流失 | 第64-65页 |
| ·非自愿流失 | 第65页 |
| ·影响营销员流失的因素和特征 | 第65-66页 |
| ·流失营销员的特征描述 | 第66-67页 |
| 第六章 总结 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 在学期间的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
