数据分析与挖掘论文

寿险行业数据挖掘应用分析　　寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。　　数据挖掘　　数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。　　目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。　　商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。　　行业数据挖掘　　经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。　　根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。　　针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。　　挖掘系统架构　　挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。　　规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。　　应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。　　目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。　　实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

现如今，数据分析和数据挖掘是两个十分有前景的工作。就目前而言，人们在日常生活中都会积累大量的数据，而这些数据经过数据分析或者数据挖掘工作能够获得更大的价值。从字面上了解，数据分析就是去分析数据，而数据挖掘就是去挖掘数据。当然这种理解都是比较片面的，那么大家是否知道数据分析和数据挖掘的不同之处是什么呢？下面我们就给大家解答一下这个问题。首先我们说一下数据分析，其实现在数据分析能够分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据发掘，而我们经常说的数据分析即是指片面的数据分析，数据分析简单来说，数据分析即是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指依据分析目的，用恰当的统计分析办法及东西，对收集来的数据进行处理与分析，获取有价值的信息，发挥数据的效果。那么数据分析的效果是什么呢？数据分析效果首先需要实现4个效果，分别是现状分析、因素分析、猜测分析、定量。而数据分析的方针清晰，先做假定，然后经过数据分析来验证假定是不是准确，然后得到相应的定论。那么什么是数据挖掘呢？其实数据挖掘简单来说就是从很多的数据中，经过统计学、人工智能、机器学习等办法，发掘出不知道的、且有价值的信息和常识的进程。而数据挖掘的效果就是偏重处理四类疑问：分类、聚类、相关和猜测，数据发掘的重点在寻找不知道的形式与规律。从中我们可以看出，数据分析与数据发掘的本质都是相同的，都是从数据里面发现关于事务的常识有价值的信息，然后协助事务运营、改善商品以及协助企业做非常好的决策。所以要找一个最专业的数据挖掘，这样才能够更好的帮助大家解决问题。在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于数据分析和数据挖掘的相关知识，总结下来就是数据分析的效果是实现现状分析、因素分析、猜测分析、定量这四个效果，数据挖掘是发掘出不知道的、且有价值的信息和常识的进程。从中我们不难发现，数据分析和数据挖掘都是去寻找数据价值的方法。所以说，要想进入数据分析行业，就需要对这两个工作有一定的认识。

数据挖掘方面的论文还不是太好写的，你主要找准问题，分析问题，提出解决办法，最后得出结论。

数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。