数据挖掘在医疗保险理赔分析中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景和意义 | 第8-10页 |
| ·数据挖掘的发展现状 | 第10-11页 |
| ·论文主要内容 | 第11-13页 |
| 2 相关知识和技术 | 第13-23页 |
| ·数据挖掘 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘的概述 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的分类及特点 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘技术的基本理论 | 第15-19页 |
| ·数据挖掘的基本流程 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第16-19页 |
| ·数据仓库 | 第19-22页 |
| ·数据仓库的定义及其体系结构 | 第19-21页 |
| ·数据仓库的设计和构造步骤 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 需求分析 | 第23-29页 |
| ·医疗保险理赔业务流程 | 第23-25页 |
| ·总体需求分析 | 第25-28页 |
| ·医疗保险理赔数据分析和产品费率厘定 | 第25-26页 |
| ·医疗保险理赔数据分析和风险控制 | 第26页 |
| ·保险理赔数据分析和寿险公司经营绩效 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 理赔数据分析挖掘体系的设计 | 第29-38页 |
| ·理赔数据仓库的设计 | 第29-33页 |
| ·确定分析主题域 | 第29-31页 |
| ·元数据 | 第31-32页 |
| ·粒度与层次划分 | 第32-33页 |
| ·数据挖掘体系总体设计 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 5 数据挖掘技术在医疗保险理赔分析中的应用 | 第38-54页 |
| ·关于医保理赔数据挖掘与保险产品定价的研究 | 第38-45页 |
| ·保险产品定价存在的问题 | 第38页 |
| ·聚类分析算法介绍 | 第38-39页 |
| ·数据准备 | 第39-41页 |
| ·索赔客户特征聚类模型的建立和评估 | 第41-45页 |
| ·关于医保理赔数据挖掘与客户风险控制的研究 | 第45-49页 |
| ·问题的提出 | 第45页 |
| ·决策树算法介绍 | 第45-46页 |
| ·数据准备 | 第46页 |
| ·客户风险级别判别模型的建立 | 第46-47页 |
| ·客户风险级别判别模型的评估 | 第47-49页 |
| ·关于医保理赔数据挖掘和经营绩效的研究 | 第49-53页 |
| ·问题的提出 | 第49-50页 |
| ·神经网络算法介绍 | 第50页 |
| ·索赔欺诈案件识别模型的建立 | 第50-51页 |
| ·客户索赔欺诈案件识别模型的评估 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
