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决策树算法在保险营销员流失预测中的研究与应用

作　者: 宋祖全
导　师: 陈晓云; 张志生
学　校: 兰州大学
专　业: 计算机技术
关键词: 数据挖掘 Clementine 决策树 营销员的流失
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


随着经济全球化及保险行业的飞速发展,保险业面临着世界保险巨头的冲击,每年均有近百家新的的保险公司成立。这使得保险公司之间把对营销员的争夺战打得非常激烈,如果能对将要流失的营销员做出预测并进行相应的挽留措施,就能够大大降低保险公司的损失,这也是当前保险行业迫在眉睫的问题。随着数据挖掘技术的发展,很多人都发现数据挖掘已经变得非常重要,针对数据挖掘技术的应用研究也变得越来越广,其中对保险行业的营销员流失因素的分析也成为了一个大的热点。在论文中通过对中国人寿保险股份有限公司某省的营销员数据进行分析整理,并采用决策树算法建立营销员流失预测模型,并且对数据挖掘的结果进行了研究和分析。本论文的结构和论文所包含的内容如下：首先对中国保险行业的发展模式、发展状况以及数据挖掘技术的过去的发展概况和当前的应用状况做了简单的介绍,剖析了数据挖掘技术在保险行业营销员流失预测中是可行的和必须的。对数据挖掘技术中决策树算法等,进行了简要说明和介绍。完成了数据的采集,通过进行数据清洗、数据变换将采集到的基础数据,进行选择和加工形成更适合于数据挖掘的数据,然后将这些数据装入数据库,为下一步的建立运行分析做准备。根据业务模型及业务数据,确定所采用的挖掘算法,反复迭代运算所采集的数据,生成相应结果来分析预测。从而得到有离司倾向的营销员的特征。本文在最后,评估了模型结果,并对结果进行了详细的分析,提出了切实可行的挽留营销员的建议和对策。研究结果对于保险公司保持规划,维系有价值的营销员,和帮助保险公司获得真正的竞争优势具有十分重要的理论价值和现实意义。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章 绪论  8-12
  1.1 中国保险业发展概况  8
  1.2 数据挖掘技术的在保险业应用现状  8-9
  1.3 将数据挖掘应用于保险营销员流失预测的必要性  9-10
  1.4 论文的内容结构  10-12
第二章 相关理论及技术  12-22
  2.1 数据挖掘概述  12-15
  2.2 数据挖掘算法  15-17
    2.2.1 数据挖掘算法的分类  15-17
    2.2.2 常用于预测的数据挖掘的算法  17
  2.3 决策树算法  17-20
    2.3.1 决策树生长的实现  18-19
    2.3.2 决策树的修剪  19-20
  2.4 神经网络  20-22
第三章 保险营销员流失预测模型的建立  22-29
  3.1 问题描述  22
  3.2 数据选择  22-23
  3.3 数据分析和预处理  23-25
    3.3.1 变量选择  23
    3.3.2 分析识别显著影响变量  23-24
    3.3.3 数据调整  24-25
  3.4 保险营销员流失模型的建立  25-27
  3.5 模型的评估  27
  3.6 挖掘结果解释与应用  27-29
第四章 预测模型的数据准备及预处理  29-48
  4.1 预测模型数据准备  29-30
  4.2 CLIC AMIS系统简介  30-31
  4.3 CLIC AMIS系统体系结构  31-37
    4.3.1 业务数据模型  31-35
    4.3.2 系统参数模型  35-37
  4.4 数据预处理  37-44
    4.4.1 数据清洗与数据变换  40-41
    4.4.2 对所采集的数据进行清洗及变换处理  41-44
  4.5 生成训练模型的数据挖掘输入列  44-48
第五章 营销员流失预测模型的应用分析  48-67
  5.1 过程总述  48
  5.2 模型建立环境  48-50
  5.3 建立模型  50-64
    5.3.1 数据导入  51-55
    5.3.2 决策树算法  55-60
    5.3.3 决策树算法评价  60-62
    5.3.4 神经网络算法  62-64
  5.4 营销员流失因素分析  64-66
    5.4.1 自愿流失  64-65
    5.4.2 非自愿流失  65
    5.4.3 影响营销员流失的因素和特征  65-66
  5.5 流失营销员的特征描述  66-67
第六章 总结  67-69
参考文献  69-71
在学期间的研究成果  71-72
致谢  72

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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