基于数据挖掘技术的重疾险特征案例分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 选题的意义 | 第9页 |
| 1.3 研究内容和研究方法 | 第9-10页 |
| 1.4 可能的创新之处与不足 | 第10-12页 |
| 2 国内外研究述评 | 第12-14页 |
| 2.1 国内研究述评 | 第12页 |
| 2.2 国外研究述评 | 第12-13页 |
| 2.3 小结 | 第13-14页 |
| 3 数据挖掘理论与重疾险中的应用基础 | 第14-24页 |
| 3.1 数据挖掘的定义与数据挖掘的方法 | 第14-21页 |
| 3.1.1 数据挖掘的基本概念 | 第14-15页 |
| 3.1.2 聚类分析的概念与方法 | 第15-20页 |
| 3.1.3 相关性分析的概念与方法 | 第20页 |
| 3.1.4 数据的标准化和归一化处理 | 第20-21页 |
| 3.2 数据挖掘技术在重疾险中的实施背景 | 第21-22页 |
| 3.3 重疾险数据的商业理解 | 第22-24页 |
| 4 A公司重疾险经营情况与数据挖掘应用的必要性 | 第24-28页 |
| 4.1 A公司重大疾病保险业务的发展历程 | 第24-25页 |
| 4.2 A公司重大疾病保险经营存在的问题 | 第25-27页 |
| 4.3 数据挖掘技术在A公司重疾中应用的必要性 | 第27-28页 |
| 5 数据挖掘技术在A公司重疾险中的应用 | 第28-41页 |
| 5.1 对数据的理解与准备 | 第28-29页 |
| 5.2 重疾险特征的基本统计分析 | 第29-33页 |
| 5.3 重疾险特征的相关性分析 | 第33-35页 |
| 5.4 重疾险特征的聚类分析 | 第35-41页 |
| 5.4.1 客户的基本特征聚类分析 | 第35-37页 |
| 5.4.2 持续缴费的客户特征聚类分析 | 第37-40页 |
| 5.4.3 聚类结果分析 | 第40-41页 |
| 6 A公司重疾险特征的结论与建议 | 第41-45页 |
| 6.1 A公司重疾险特征的结论 | 第41-42页 |
| 6.2 发展A公司重疾险的建议 | 第42-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
