基于数据挖掘技术的汽车保险理赔风险控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 汽车保险理赔行业现状 | 第10-12页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究方法 | 第13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-16页 |
| 第2章 数据挖掘技术与数据仓库理论 | 第16-24页 |
| 2.1 数据挖掘简介 | 第16-17页 |
| 2.1.1 概述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 数据挖掘分类 | 第17页 |
| 2.2 数据挖掘流程及技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 数据挖掘流程 | 第17-19页 |
| 2.2.2 数据挖掘技术及方法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 数据挖掘工具 | 第20-21页 |
| 2.3 数据仓库构建 | 第21-23页 |
| 2.3.1 体系结构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 数据仓库设计及构建 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于保险公司汽车保险业务的商业需求分析 | 第24-30页 |
| 3.1 汽车保险理赔业务流程 | 第24-25页 |
| 3.1.1 报案出险 | 第24页 |
| 3.1.2 查勘定损 | 第24页 |
| 3.1.3 理算复核审批 | 第24页 |
| 3.1.4 赔付结案 | 第24-25页 |
| 3.2 商业需求分析 | 第25-28页 |
| 3.2.1 汽车保险理赔产品定价 | 第25页 |
| 3.2.2 汽车保险客户风险分析 | 第25-26页 |
| 3.2.3 车险公司业务绩效 | 第26-27页 |
| 3.2.4 需求分析结果 | 第27-28页 |
| 3.3 小结 | 第28-30页 |
| 第4章 保险公司子系统数据挖掘体系设计 | 第30-40页 |
| 4.1 数据仓库设计 | 第30-35页 |
| 4.1.1 数据仓库主题分析 | 第30-34页 |
| 4.1.2 元数据处理 | 第34页 |
| 4.1.3 数据粒度与层次划分 | 第34-35页 |
| 4.2 数据挖掘体系设计 | 第35-38页 |
| 4.3 小结 | 第38-40页 |
| 第5章 保险公司车险业务数据实证分析 | 第40-56页 |
| 5.1 车险产品定价研究 | 第40-44页 |
| 5.1.1 保险产品定价问题分析 | 第40页 |
| 5.1.2 聚类分析算法介绍 | 第40页 |
| 5.1.3 数据准备及分类 | 第40-44页 |
| 5.2 车险客户风险分析 | 第44-49页 |
| 5.2.1 问题分析 | 第44-45页 |
| 5.2.2 决策树算法介绍 | 第45页 |
| 5.2.3 数据预处理 | 第45-46页 |
| 5.2.4 客户风险级别模型 | 第46-47页 |
| 5.2.5 模型评估 | 第47-49页 |
| 5.3 汽车保险理赔欺诈问题研究 | 第49-53页 |
| 5.3.1 问题概述 | 第49页 |
| 5.3.2 神经网络算法介绍 | 第49-52页 |
| 5.3.3 欺诈案件识别模型 | 第52-53页 |
| 5.3.4 模型评估 | 第53页 |
| 5.4 小结 | 第53-56页 |
| 第6章 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
