基于数据挖掘的保险业信息系统分析设计
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第11-12页 |
| ·保险业发展现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 数据挖掘技术 | 第15-21页 |
| ·数据挖掘技术定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘分类 | 第16-17页 |
| ·描述型数据挖掘 | 第16-17页 |
| ·预测型数据挖掘 | 第17页 |
| ·数据挖掘经典算法 | 第17-20页 |
| ·决策树算法 | 第17-18页 |
| ·关联规则算法 | 第18-19页 |
| ·神经网络算法 | 第19-20页 |
| ·遗传算法 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于数据挖掘的保险业信息系统分析 | 第21-31页 |
| ·信息系统需求分析 | 第21-23页 |
| ·投保信息管理需求 | 第21-22页 |
| ·索赔信息管理需求 | 第22页 |
| ·理赔信息管理需求 | 第22-23页 |
| ·客户信息统计分析需求 | 第23页 |
| ·系统维护管理需求 | 第23页 |
| ·数据挖掘应用在信息系统中的实施步骤 | 第23-25页 |
| ·数据挖掘在保险行业中的应用 | 第25-29页 |
| ·基于数据挖掘的保险业信息系统组成 | 第25-26页 |
| ·基于数据挖掘的保险业信息系统功能结构 | 第26-28页 |
| ·数据挖掘在保险业信息系统中的应用 | 第28-29页 |
| ·决策树的数据挖掘算法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于数据挖掘的保险业信息系统设计 | 第31-45页 |
| ·系统技术架构 | 第31-34页 |
| ·软件架构设计 | 第31-34页 |
| ·基于企业 Web 的网络部署设计 | 第34页 |
| ·可扩展设计 | 第34页 |
| ·系统功能设计 | 第34-38页 |
| ·投保信息管理设计 | 第35页 |
| ·索赔信息管理设计 | 第35-36页 |
| ·理赔信息管理设计 | 第36-37页 |
| ·客户信息统计分析模块设计 | 第37页 |
| ·系统维护管理设计 | 第37-38页 |
| ·加权熵决策树模型 | 第38-40页 |
| ·基于 C4.5 算法的决策树模型 | 第38-39页 |
| ·C4.5 算法实施步骤 | 第39-40页 |
| ·加权熵决策树的设计应用 | 第40-44页 |
| ·数据预处理 | 第41-42页 |
| ·归纳决策树 | 第42-43页 |
| ·决策树剪枝 | 第43-44页 |
| ·针对客户信息的模型评估 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 保险业信息系统实现 | 第45-57页 |
| ·系统开发技术 | 第45-46页 |
| ·系统模块的实现 | 第46-56页 |
| ·投保信息管理 | 第46-49页 |
| ·索赔信息管理 | 第49-51页 |
| ·理赔信息管理 | 第51-52页 |
| ·客户信息统计分析模块 | 第52-54页 |
| ·系统用户管理 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简历 | 第63页 |
