数据挖掘技术在保险客户信用评估的应用

目前,数据挖掘技术广泛应用于各个领域中。文中将数据挖掘应用于保险客户在信用等级的分类中,即采用了基于神经网络的覆盖算法作为客户信用评分分类器的设计算法。通过对保险数据的分析,对保险用户信用等级进行分类,降低了人为因素的评价干扰。通过分类实验表明,覆盖算法的准确性和网络训练速度都大大高于SVM。为保险公司有针对性的调查提供了一定的参考依据。     

客户信用评估中如何应用分布式数据挖掘

信用评估往往需要多个机构和部门共同提供关于某客户的信用资料,来评定客户信用。对于这些分布于不同场地的信息源。分布式数据挖掘就显得尤为摘要。分布式数据挖掘是出于安全性、容错性、商业竞争以及法律约束等多方面因素的考虑,在许多情况下,将所有数据集中在一起进行分析往往是不可行的。分布式数据挖掘系统则可以充分利用分布式计算的能力对相关的数据进行分析与综合。本文就客户信用评估中如何应用分布式数据挖掘进行了深入的探讨,具有一定的参考价值。     

数据挖掘在教师教学质量评估系统中的应用研究

在教学评估中应用数据挖掘技术,解决了教学质量评估中指标体系难于确定的难题,由此计算各门课程的加权平均分并分析出各教师的评估等级等。     

分布式数据挖掘在客户信用评估中的应用

信用评估往往需要多个机构和部门共同提供关于某客户的信用资料，来评定客户信用。对于这些分布于不同场地的信息源．本文采用分布式数据挖掘的方法给出一个模型生成和信用的解决方案．并举出一个银行业的应用实例。     

数据挖掘技术及其在建筑节能中的应用

人类社会发展中的每次技术进步都会催生一系列新的产品和服务,但同时也导致资源和能源消耗的剧增.技术的进步虽然提高了资源和能源的利用效率,但这种人均能耗不断递增的发展模式不可持续.建筑节能除了关注供应侧的能效外,合理的引导需求侧用能是实现建筑节能的关键.要实现建筑节能模式由供应侧到需求侧的转变,就必须恰当描述特定室内环境下的用能特征,才能从需求侧评估建筑能耗的合理性,进而精确辨识能源浪费的原因.建筑物自动化系统和物联网技术的快速发展与普及,获取了大量特定室内环境下的用能特征数据,利用数据挖掘技术可以从这些低密度价值的建筑运维数据中萃取节能线索和策略.本文简述了数据挖掘技术,综述了各种挖掘方法在建筑节能中的应用,并展望了发展趋势.     

一种数据挖掘技术在大型商场管理系统中的应用

概述数据挖掘,阐明数据挖掘的概念、数据挖掘在商业中的意义.结合大型商场管理系统提出了一种基于遗传算法的最优客户群体数据挖掘算法,以实例说明应用遗传算法中需要注意的一些问题.     

Oracle 数据挖掘在城市能源计量数据平台的应用

论文按照Oracle数据挖掘流程,利用数据挖掘工具Oracle Data Miner ,采用Oracle数据挖掘专有的正交分割聚类算法,介绍了如何将O racle数据挖掘技术应用于为了促进能源的节能降耗而建设的城市能源计量数据平台,以达到对服务平台采集的能耗数据的充分利用。最终确定将该技术应用于福建某公司的煤耗数据研究,通过对正交分割聚类算法应用所取得的数据挖掘结果进行分析和知识说明,为煤炭行业的节能降耗提供科学决策依据。     

数据挖掘技术在银行客户细分中的应用

当前银行的数据信息的管理工作,己从原来的管理系统发展成为当前的分析决策。银行数据需要通过数据仓库和数据挖掘技术细分银行客户群体、分析交易内在规律、保障银行服务等。该文阐述了细分银行的数据仓库的设计,并在此基础上使用聚类算法具体应用于细分用户市场,为银行业务的开展提供了数据依据。     

数据挖掘技术在个人信用评估模型中的应用

为了能够及时、恰当地进行个人信用评估分析,加快信用卡发卡机构的决策速度,介绍了数据挖掘技术在信用卡公司对用户评估中的应用,对比分析了数理统计模型、分类-聚类个人信用评估模型等几种个人信用评估模型建模方法的优缺点。建立了一种决策树-神经网络个人信用评估模型,针对该模型提出了一种近邻聚类算法。该算法不需要事先给定聚类的类别数,可以进行无监督学习。通过对比分析可知,该算法在个人信用评估应用中可以得到较理想的结果。     

数据挖掘技术在个人信用评估模型中的应用

为了能够及时、恰当地进行个人信用评估分析，加快信用卡发卡机构的决策速度，介绍了数据挖掘技术在信用卡公司对用户评估中的应用，对比分析了数理统计模型、分类-聚类个人信用评估模型等几种个人信用评估模型建模方法的优缺点。建立了一种决策树-神经网络个人信用评估模型，针对该模型提出了一种近邻聚类算法。该算法不需要事先给定聚类的类别数，可以进行无监督学习。通过对比分析可知，该算法在个人信用评估应用中可以得到较理想的结果。     

数据挖掘在信用卡客户流失分析中的应用

银行信用卡业务属于高收益、高风险的业务,如何实现对信用卡的客户流失控制是发卡银行迫切需要解决的问题。目前,随着银行积累了大量的数据,并建立了数据仓库,使得采用数据挖掘技术来实现信用卡客户流失分析成为了可能。本文提出了银行信用卡领域内基于数据挖掘的决策分析流程:包括数据准备,数据理解和商业理解阶段,帮助信用卡业务部门分析和控制客户流失。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某电器行业客户关系管理系统为例．设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某电器行业客户关系管理系统为例,设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

数据挖掘在保险分析中的应用

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.该文阐述了数据挖掘的技术,基于车辆险重点探讨了数据挖掘技术在保险产品分析中的应用,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程.     

数据挖掘与数据仓库技术及其在保险业中的应用

文章介绍了数据挖掘中常用技术和数据仓库结构．并且探讨了粗糙集方法，决策树方法以及关联规则方法等数据挖掘技术在保险风险规则挖掘中的应用。     

数据挖掘技术在信用卡分析中的应用

介绍了-个应用数据挖掘技术开发的信用卡分析平台DMCA,从体系结构、功能模块、据挖掘技术的应用进行了有益的探索.     

DM技术在信用卡管理中的应用

信用卡公司是一个服务性的金融企业,如何提高在服务过程中的服务质量,改进服务方法,使公司的决策更为准确及时,是信用卡公司追求的一个目标。文章在介绍了信用卡公司对数据挖掘的用户需求之后,对该数据挖掘系统进行了分析。描述了该系统中对数据挖掘的应用方法。最后给出了该系统实施的过程。     

数据挖掘分类算法在信用卡风险管理中的应用

对信用卡客户进行潜在风险识别对于银行的资金安全具有重要的意义。利用分类算法对客户进行分类是一种可行的解决方案。利用决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等多种成熟的分类算法对信息卡数据集进行了分析,在 Model Building Time、Overall Accuracy、TP Rate、FP Rate、Kappa statistic 和 ROC Area 六个统计量上对它们的效果进行比较。为银行在信用卡审批时,使用数据挖掘分类算法从大量客户中辨识出风险客户提供实验依据。     

数据仓库和数据挖掘技术在保险公司中的应用

随着我国保险市场的开放,我国保险业的垄断格局被打破,竞争也日趋激烈.保险业作为传统数据处理密集型行业之一,已经积累的大量业务数据.如果能够根据保险公司的实际情况,构建数据仓库平台,利用数据挖掘技术挖掘其中蕴涵的知识和信息,就能有效地制定市场策略,以及时把握市场机会.结合A人寿保险公司的实际情况,详细设计和实现了A人寿保险公司的数据仓库,接着以该数据仓库为数据源,分别实现了客户流失挖掘模型和客户理赔风险模型,利用直观的图表方式将数据挖掘的结果展示出来.最后给出了模型的验证与评价方法,得出了有价值的结论,可以为保险公司的决策层提供参考.