数据挖掘技术在寿险产品销售中的案例分析

寿险产品是一种特殊的金融产品,对客户而言是一种保障也是一种潜在收益,对寿险公司而言却是一种带有承诺性质的无形产品,属于一种融资行为。因此寿险产品的销售有其特殊性。引进数据挖掘的理念,介绍了数据挖掘技术在寿险业中的实现机理,而后进行了详细的实证研究,并对其结论进行了深层次分析,期望能够对中国的寿险产品开发、销售有一定的借鉴作用。     

车辆保险中零索赔客户的随机风险分析——基于零膨胀泊松模型

对车辆保险中的零索赔客户进行了研究.在分析零膨胀泊松模型的结构及思想的基础上,结合现实数据,给出了零索赔客户中的优良客户、潜在风险客户及其比率.使用该方法对零索赔客户进行统计推断分析,为保险人正确掌握零索赔客户的随机风险信息提供一定的理论依据.     

数据挖掘技术在保险购买行为分析中的应用

我国寿险行业的发展已有二十余年,各人寿保险公司都已积累了大量客户数据。本文通过对河南安阳某公司保险客户的购买记录进行数据抽取、清洗和转换等预处理,利用数据挖掘中决策树分类预测模型,探寻客户对寿险产品选择的一般模式。     

基于失效模式与后果分析的企业客户索赔分析模型

基于失效模式与后果分析模型(failure mode and effects analysis,FMEA),并结合层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和模糊逼近理想排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)建立企业客户索赔分析改进模型.通过模型中的评价指标对客户发起索赔的产品故障进行排序,并优先分析处理排序靠前的产品故障,以减少其客户索赔问题,促进企业的发展.文中以C公司客户索赔问题为例,对该企业的汽车组合仪表故障进行分析.结果显示,由于线路板损伤或安装混乱导致的仪表完全不工作是最严重的故障模式,通过对其改善可以极大减少客户索赔.该结果与案例公司的期望相符,验证了提出模型的有效性,能够为面临相同问题的企业提供参考.     

索赔额服从韦布尔分布的破产概率及渐近估计

韦布尔分布不仅在量化寿险模型的重复索赔中应用较广,而且也是可靠性分析和寿险模型的理论基础,同时韦布尔分布也是指数分布的推广。运用古典概率论和数学风险论的有关知识,针对个体索赔额服从韦布尔分布的保险问题,通过建立合理的数学模型推出了保险公司的最终破产概率的显式表达式,并根据显式表达式导出了相应的渐近估计。     

C4．5算法在客户关系管理中的应用研究

通过数据挖掘技术可以挖掘出隐藏在大量数据背后的信息,企业才能对客户进行细分,预测客户行为和做出正确的决策．文章在数据挖掘常用技术的基础上,提出了其在CRM中的应用模型,并基于C4．5算法,对数据挖掘在客户获取中的应用进行了实证分析．     

商务智能中基于时间序列的模型数据挖掘技术应用研究

商务智能中应用时间序列的模型数据挖掘技术成为客户智能体系的重要组成部分。在满足市场需求的同时,促进时间序列的模型数据挖掘技术的不断发展。通过对数据挖掘技术的特点及类型、商务智能、数据挖掘两者之间的关系为研究点,对时间序列的模型进行的建模及数据序列模型数据挖掘技术的实践应用进行系统的分析。     

Markov链在寿险业务利润测试模型中的应用

针对几种典型的健康状态以及寿险业务中的几种保障类型,本文将多状态Markov链应用于特定的团体寿险业务利润测试模型中.相对于传统的利润测试模型,基于健康状态的多状态Markov链利润测试模型更符合寿险业务特点,并且能更好地模拟团体寿险业务的索赔过程.最后,本文还给出了两个寿险业务利润测试的实际应用例子,并通过Matalab编程进行有关数值演示.本文构造的模型有助于保险公司的业务战略实施和有效管理产品以及进行精准定价.     

基于数据挖掘方法的中小型企业客户细分的案例研究

以中小型商业批发企业为例，基于企业的日常销售数据结合数据挖掘的方法，设计了一种反映客户价值与客户关系质量的客户细分模型，并进行了实际的挖掘。目的是探讨在中小型企业不能提供完备数据的情况下，进行客户细分方法的可行性及有效性。通过分析研究可以看到，只要设计出合理的细分模型仍然可以实现客户细分。     

寿险模型在无套利框架下的定价分析

本文主要讨论无套利框架下的寿险模型定价问题。即从无套利的角度对寿险产品进行定价分析,寿险投资也被纳入到模型之中,费率厘定的思路将从“投保获利”转变为“运营获利”。本文参照前人的无套利寿险定价模型研究成果,推广了无套利寿险定价模型中的边界条件,并在模型改进的基础上,将无套利寿险定价思想与资产份额定价方法相结合,通过测算分析,计算出合理的保费及投资策略。     

基于决策树技术的预离网客户识别模型

客户流失将直接影响到通信运营企业的生存与发展.对此,需要利用数据挖掘技术通过建立预测模型,将有离网倾向的客户（预离网客户）识别出来,并采用有效措施进行保有.以CRISP-DM（跨行业数据挖掘过程标准）为工具,从商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和结果部署6个阶段,详细阐述了预离网客户识别模型的构建方法,并...     

客户关系管理中数据挖掘技术的应用研究

以客户为中心已经成为各个企业的共识,而其实现的前提是从海量的客户信息中发现客户新的需求,必须对信息进行分析,从中得到企业的决策支持信息.数据挖掘技术应用于这一领域可以帮助企业更好地分析和处理客户数据,挖掘客户对企业的最大价值,建立与客户之间的关系,提升企业竞争力.阐述客户关系管理的概念、数据挖掘含义及数据挖掘的一般流程.给出了数据挖掘在CRM中的实施模型,详细论述了数据挖掘在CRM中的应用.最后提出了在客户关系管理中实施数据挖掘应注意的问题.     

结合K-means的分类方法在电信客户流失中的应用

通过对电信业客户流失预测的国内外研究成果的分析,我们发现造成电信业客户流失原因种类比较多、难以用一种通用的划分标准对流失客户的流失特征进行刻画,因此本文提出了将K-means算法与传统的分类算法相结合的方法进行客户流失分析,并进行了应用实验.该实验以中国联通湖南某地区X分公司的客户数据为基础,利用数据挖掘软件Clementine8.1建立了客户流失分类预测模型,模型的应用结果表明:新方法对客户流失预测的命中率高于传统的分类预测算法.     

数据挖掘在客户关系管理系统中的应用研究

客户关系管理是企业管理中一项重要的内容,在CRM中使用数据挖掘技术,可以提高企业的管理水平。本文深入研究了客户管理系统与数据挖掘相关方法,并采用数据挖掘技术对客户贡献和客户价值等方面进行了详细的分析,总结了相关的步骤和方法。     

数据挖掘技术及其在通信行业中的应用

数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取,转换,分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。简而言之,数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法,可以描述为：按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。本文介绍了数据挖掘技术的产生背景,并结合通信行业客户流失的预测与控制简要介绍了数据挖掘的实施过程。     

基于数据挖掘技术的网络营销策略的实证研究

目的 在大数据背景下,研究销售者运用交易数据挖掘有效客户,认识、评价和提升个人客户的忠诚度.方法 本文根据淘宝某皇冠卖家的客户数据进行实证研究,运用分类树模型、聚类分析等进行分类研究,应用Logistic模型进行预测.结果 识别了有效客户及其特征,并获得有效客户发生购买行为的概率.结论 实践证明,数据挖掘技术能够精确高效地应用于匹配客户营销策略,提升线上销售业绩.     

数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用研究

在电子商务环境下,客户的信息量越来越大,运用数据挖掘技术研究客户关系管理,可实现从大量不确定的客户信息中挖掘出客户分类的依据和信息,为企业提供重要决策支持.通过分析和总结国内外学者研究成果,找出了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理应用研究方面的不足,论证了数据挖掘在电子商务环境下客户关系管理中的必要性,研究并提供了数据挖掘技术在电子商务客户关系管理中的应用方法及实施步骤.     

基于数据挖掘的客户分类应用研究

随着电信市场竞争的不断加剧,电信企业传统的营销模式正在向主动营销和精确营销转变,因此客户分类显得至关重要。本文讨论基于数据挖掘的客户细分方法,提出了套电信行业客户分类的数据挖掘技术应用解决方案,并对电信公司小灵通客户进行了应用分析。     

随机利率下寿险定价风险的VAR分析

在随机利率下对寿险定价的利率风险进行分析.通过对随机利率模型进行参数估计和假设检验,选择CIR模型为产生模拟利率的基础,推导出基于随机利率的定期寿险毛保费表达式,结合加拿大资产负债方法为产品定价,并利用在险价值(VAR)度量定价的利率风险.     

基于CRM的汽车客户行为预测研究

为解决汽车客户购买行为预测问题,以便有效估测市场走向,在客户关系管理(CRM:Customer Relationship Management)理论分析的基础上,采用16例汽车客户的购买信息作为样本数据并对其进行数据清理、转换、归纳,以SQL Server建立汽车市场营销分析的数据仓库,作为整个分析预测过程的输入,采用改进的ID3决策树模型和关联规则模型进行数据挖掘,得出汽车客户行为的预测知识.通过实验对比,验证了预测结果的有效性.