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基于数据挖掘技术的车险理赔反欺诈研究

摘要第6-7页
abstract第7页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-16页
    1.3 研究的主要内容与方法第16-17页
        1.3.1 主要内容第16-17页
        1.3.2 研究方法第17页
    1.4 研究的特色与不足之处第17-19页
        1.4.1 研究的特色第17-18页
        1.4.2 研究的不足第18-19页
第2章 理论分析第19-44页
    2.1 车险理赔欺诈理论第19-25页
        2.1.1 车险理赔流程第19-22页
            2.1.1.2 车险理赔定义第19页
            2.1.1.2 传统车险理赔流程第19-21页
            2.1.1.3 一键赔车险理赔流程第21-22页
            2.1.1.4 千元秒赔车险理赔流程第22页
        2.1.2 车险理赔风险表现形式第22-23页
            2.1.2.1 风险的定义第22-23页
            2.1.2.2 风险的分类第23页
        2.1.3 车险理赔欺诈分类第23-24页
        2.1.4 车险理赔欺诈成因发展形势第24页
        2.1.5 车险理赔欺诈因子第24-25页
    2.2 数据挖掘模型理论第25-43页
        2.2.1 数据挖掘技术介绍第25-29页
            2.2.1.1 数据挖掘定义第25-26页
            2.2.1.2 数据挖掘方法第26-27页
            2.2.1.3 数据挖掘流程第27-29页
            2.2.1.4 车险理赔欺诈数据挖掘模型的发展第29页
        2.2.2 Logit模型第29-32页
            2.2.2.1 Logit模型相关定义第29-30页
            2.2.2.2 Logit模型原理第30-32页
        2.2.3 贝叶斯模型第32-35页
            2.2.3.1 贝叶斯模型相关定义第32-33页
            2.2.3.2 贝叶斯模型原理第33-35页
        2.2.4 决策树模型第35-43页
            2.2.4.1 C5.0算法第36-39页
            2.2.4.2 CART算法第39-41页
            2.2.4.3 CHAID算法第41页
            2.2.4.4 QUEST算法第41-42页
            2.2.4.5 各种决策树算法比较第42-43页
    2.3 小结第43-44页
第3章 实证分析第44-83页
    3.1 描述性统计分析第44-57页
        3.1.1 变量初步选择第44-45页
        3.1.2 数据处理第45页
        3.1.3 频率分析第45-49页
        3.1.4 图表分析第49-55页
        3.1.5 描述统计第55-57页
    3.2 Logit模型验证第57-64页
        3.2.1 数据准备第57-62页
        3.2.2 模型验证第62-64页
    3.3 贝叶斯网络模型验证第64-69页
        3.3.1 数据准备第64页
        3.3.2 模型验证第64-69页
    3.4 决策树模型验证第69-81页
        3.4.1 数据准备第69页
        3.4.2 模型验证第69-81页
            3.4.2.1 C5.0模型验证第69-75页
            3.4.2.2 C&R(CART)模型验证第75-77页
            3.4.2.3 CHAIN模型验证第77-78页
            3.4.2.4 QUEST模型验证第78-80页
            3.4.2.5 决策树模型选择第80-81页
    3.5 数据挖掘三种模型比较分析第81-82页
    3.6 小结第82-83页
第4章 结论与展望第83-85页
    4.1 结论第83页
    4.2 展望第83-85页
参考文献第85-87页
致谢第87-88页
个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果第88-89页

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