大数据时代的团体保险数据分析系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 概述 | 第9-16页 |
| ·选题依据及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究工作的主要内容 | 第12-15页 |
| ·本文的难点 | 第12-13页 |
| ·本文的创新点 | 第13-14页 |
| ·论文的结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 大数据的发展现状 | 第16-19页 |
| ·大数据的一些基本概念 | 第16页 |
| ·大数据的发展历史与基本思想 | 第16-17页 |
| ·大数据的思维方式 | 第17-18页 |
| ·大数据的局限性 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 大数据分析的价值与方法 | 第19-25页 |
| ·数据分析的企业应用价值 | 第19页 |
| ·数据挖掘在企业中应用的四种途径 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘程序设计的难点 | 第21-22页 |
| ·大数据落地的实施路线 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 数据来源与预处理 | 第25-32页 |
| ·数据的来源与需要解决的问题 | 第25-27页 |
| ·保险公司数据的主要来源 | 第25-26页 |
| ·保险公司数据的质量要求 | 第26页 |
| ·保险公司的数据量分析 | 第26-27页 |
| ·ETL转换的过程 | 第27-29页 |
| ·不同数据源信息的处理 | 第29-31页 |
| ·保险公司三类数据源的处理方式 | 第29-30页 |
| ·保险公司数据质量的主要控制点 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第5章 大数据分析在保险业务中的实施 | 第32-54页 |
| ·需求分析 | 第32-33页 |
| ·开发方法 | 第33-34页 |
| ·程序设计整体思路 | 第34-35页 |
| ·建立数据仓库 | 第35-41页 |
| ·数据仓库的含义 | 第35-36页 |
| ·数据仓库结构 | 第36-37页 |
| ·数据仓库技术标准 | 第37-38页 |
| ·数据库结构 | 第38-39页 |
| ·多数据源的整合与清理 | 第39-41页 |
| ·数据分析模块 | 第41-49页 |
| ·总体业务品质分析模块 | 第42-44页 |
| ·异常理赔行为检测 | 第44-45页 |
| ·保单的赔付率预测 | 第45-48页 |
| ·数据统计模板 | 第48-49页 |
| ·数据展现 | 第49-50页 |
| ·数据挖掘的进一步探索 | 第50-51页 |
| ·数据驱动 | 第51-52页 |
| ·数据安全性控制 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-66页 |
