第一篇：云速精準數據挖掘系統使用教學

云速精準數據挖掘系統使用教學

云速精準數據挖掘主要針對各行各業臨街店鋪的采集，可以精確的找到店鋪名以及聯系電話和具體位置，下邊我給大家演示一下

首先在電腦上找到此功能雙擊運行此程序然后我們選擇本地驗證模式 把旁邊的驗證碼輸入進去

這個必須手動點登錄鍵，按回車鍵是沒有反應的 可以看到旁邊四個地圖我們是可以隨意選擇的在這里我們可以手動輸入地區也可以點下邊快速添加地區快速添加我們可以看到全國所有的省都有下圖可以看出省里邊所有的的城市都會顯示，直接點擊就可以選擇城市選好之后點擊保存就行在下邊空白的地方可以手動輸入關鍵詞也可以選擇下邊的快速添加行業快速添加我們可以看到所有行業的分類，在里邊直接找你要找的行業這邊這個行業我們可以多種選擇選好之后記得手動點擊保存地區還有行業設置好之后直接點開始采集，它就會自動采集如果采集了一部分了不想采集了可以點擊停止采集要導出的話，首先要在桌面新建一個文本然后我們點擊導出號碼直接找到我們新建的文本里邊就可以了最后我們要去桌面檢查一下號碼是否已導出

第二篇：外呼銷售精準營銷數據挖掘模型

? OB實現精準營銷需要建立的數據挖掘模型

第一：模型橫向

1、會員定性：通過對會員姓名，性別，年齡，購買商品，購買時間，購買金額，商品品類等數據。得出客戶的購買習慣，購買能力，會員粘稠度。得出會員屬性列表。

2、商品定位：通過同緯度得出商品銷售生命周期，商品毛利，商品消費群等。通過此信息策劃OB商品。建立商品地圖。

3、行銷：根據現有銷售數據庫，分析各維度數據。得出針對不同時間，客戶，商品使用不同行銷活動對營銷的影響，參考此模型制定行銷策略并預估營銷效果。

第二：縱向：

1、業務需求分析：分析客戶購買特性和購買記錄，支撐營銷策劃。根據現有公司銷售要求，針對什么客戶進行營銷。包括“促銷方案分析及評估”，“個性化商品”，“營銷方案及有效化”，“促銷敏感性和目標”等

2、數據準備和轉化：為支撐相關業務要求，銷售和客戶數據能準確，全面精準與業務匹配；另外能將相關數據按照數據庫要求及時歸類。

3、會員屬性選擇：根據業務要求能精準找到會員屬性。符合相關方案要求。

4、建立會員模型：按照會員姓名，性別，年齡，購買商品，購買時間，購買金額，商品品類，行銷活動使用等數據等維度建立會員模型。包括客戶模型，客單模型，積分模型，銷售明細模型，商品模型，付款模型。

5、模型評估：在建立會員模型之后需要測試業務需求分析，數據轉化，會員屬性定義，商品和行銷模型匹配。能進行精準的市場定位,包括“客戶價值及趨勢”，“客戶潛在價值及忠誠度”，“客戶流失傾向”，“行銷活動敏感度”，“客戶消費傾向及消費周期”，“客戶基本信息”評估。

第三：數據挖掘邏輯

1、分類問題：對數據進行分類，預測問題類別。通過對多個數據源進行分類，能夠將數據進行歸類，并能通過數據分析發現問題同時對問題也能進行分類。

2、聚類問題：解決一群對象劃分不同類別的問題。通過對不同的類型數據能統一和整理成一個類別。這是分總概念，通過匯總不同類別數據和問題找到集中式解決方案。

3、關聯性問題：upsell中的upsell和cross-sell。通過模型分析，幫助客戶尋找商品，為商品尋找合適客戶。分析出客戶的購買周期和購買特點找出客戶潛在需求針對性做關聯銷售和交叉銷售。

4、預測問題：預測變量數據是否為連續型的情況。通過分類和聚類，能將數據模型中的數據和相關問題進行串聯。找到問題的發展和變化趨勢，預測問題以幫助改進銷售方案最終實現精準營銷。

OB-TEAM

第三篇：基于數據挖掘的業務審計系統[模版]

1引言

Anron（美國）、Ahold（荷蘭）、Parmalat（意大利）和Addeco（瑞士）財務丑聞的發生，揭示了財務報告舞弊是一個世界性的問題，王 澤霞(2004)也認為：美國法律案件中管理層舞弊占絕大多數、中國會計信息失真主要是單位負責人造成的、我國財務報表審計中存在的重大錯報主要為管理舞 弊。舞弊已成為財務報告團體的流行病。舞弊是一個很重要的問題，據估計舞弊使美國企業每一美元的收入損失近6%。[1]欺詐性的財務報告不僅損害了商業團 體和會計職業的信譽，也損害了利益相關者。盡管各國監管機構等相關部門多次出臺各種政策、不斷完善會計及審計準則，財務報告舞弊仍屢禁不止。財務報告使用 者期望審計人員提高舞弊審計的能力，以發現和報告更多的舞弊。識別管理舞弊跡象因此成為風險導向審計中審計人員從總體上考察會計報表的公允表達，尋找潛在 錯報高風險領域的主要任務。

與此同時各行各業信息系統的流行與普及使得各種組織實體使用的信息系統，生產著大量的電子數據，造成被審計的電子數據也是海量的，增加了舞弊審計的難度。如:某省某銀行某年僅2月份會計傳票流水多達562783條；某海關半年內的進口報關單的數目多達61458 條。不僅如此，計算機技術應用，計算機舞弊手段也不斷發展。電子化和網絡化環境使得作弊手法越發隱蔽，數據難以追蹤，審計無從下手。

因此，舞弊審計不僅需要從大量的公司年報、中報等財務數據中提取財務信息，還要從企業本身的組織結構特征、行業特征、經營決策特征等相關非財務信息中尋找 線索，面對浩如煙海的財務與非財務數據，僅僅根據審計人員的經驗和手工勞動，其識別效果和效率都不理想。數據挖掘技術作為一種決策支持技術，能夠從海量 的、不完全的、模糊的、隨機的實際數據中，幫助人們發現那些重要且較為隱蔽的線索，從而來輔助審計人員進行審計數據分析，提高識別舞弊的質量和效率。2007年開始實施的《中國注冊會計師審計準則第1141號財務報表審計中對舞弊的考慮》要求加強財務報表審計中的舞弊審計，但相對于舞弊方式的隱蔽性、專業性和創新性，目前的狀況很難適應反舞弊形勢的需要，迫切需要設計我國的舞弊審計數據挖掘系統，提高我國舞弊發現效率，有效打擊舞弊違法活動。數據挖掘概述

數據挖掘又稱數據開采、數據發掘等，指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知 識的過程。該技術特別適合處理海量數據，能夠建立預測模型，分析歷史及當前數據，自動地、智能地對各種數據資料進行反復的、全面充分的調用分析，轉化為有 用的信息和知識，從中發現隱藏的關系和模式，并幫助預測未來可能發生的事件。該技術高度程序化的特征決定其分析、判斷的客觀性，能夠排除人為干擾，提高審 計數據分析結論的準確性。數據挖掘技術可以通過對舞弊案例進行機器學習(machine learning)，總結有關舞弊渠道、環節等的特征與規律，與待處理數據進行對照和比較，提高數據處理、分析的廣度及深度，不斷獲得新知識對模型進行動 態更新，為審計人員提供更多線索。數據挖掘技術也可以從大量的復雜關聯數據，將會計人員眼中不顯著的虛假財務報告與自然形成財務報告之間的內在差異放大到 存在某種數據結構和統計顯著性差異，在一定程度上提高了舞弊性財務報告的識別效率和效果。

數據挖掘技術分析方法很多，在此列舉目前最可能運用于舞弊審計工作中的幾種常用方

法，主要有:

1.數據概化。數據庫中通常存放著大量的細節數據，通過數據概化可將大量與任務相關的數據集從較低的概念層抽象到較高的概念層。一般有兩類方法:數據立方體方 法和面向屬性的歸納方法。

2.分類與預測。它是基于模型的方法，包括回歸分析、因子分析和判別分析等，用此方法可對數據進行分類和預測。

3.聚類分析。聚類分析是把一組個體按照相似性歸成若干類別，目的是使得同一類別的個體之間的距離盡可能地小，而不同類別的個體間的距離盡可能地大，該方法可 為不同的信息用戶提供不同類別的信息集。聚類已經被廣泛地應用在許多領域中，如模式識別、數據分析、圖像處理，以及市場研究。

4.關聯分析。它通過利用關聯規則可以從操作數據庫的所有細節或事務中抽取頻繁出現的模式，其目的是挖掘隱藏在數據間的相互關系。它通過量化的數字描述 對象甲的出現對對象乙的出現有多大的影響。特別是在會計領域，會計數據之間存在嚴密的勾稽關系，這種方法非常適用。數據挖掘技術在舞弊審計中的應用前景

3.1 采用數據挖掘技術的必要性

隨著數據庫技術的迅速發展及數據管理系統的廣泛應用，大部分企業已經引入信息系統對企業的交易活動、經營狀況及整個市場的相關行業狀況等進行記錄，因此企 業積累的數據越來越多，形成了包含大量財務數據乃至各方面經營管理信息的數據庫。激增的數據背后隱藏的許多重要信息為人們識別財務報告舞弊提供了更大范圍 的數據支持，但同時也帶來了一些問題：一是數據過量，難以及時發現有用信息；二是數據形式不一致，難以統一處理；三是數據是不斷發展的，識別舞弊的經驗相 對于數據往往是滯后的，這種不同步性給舞弊識別帶來了巨大的潛在風險，KPMG（1998）調查發現超過三分之一的舞弊事件是在偶然的情況下被發現的，只 有4%的舞弊事件是由獨立審計人員發現的；四是傳統的數據分析方法無法處理龐大的數據庫系統，技術工具的落后性勢必影響舞弊識別的廣度和深度；五是新的數 據處理技術為舞弊提供了越發隱蔽的新手段，電子化和網絡化的數據環境也使得舞弊隱藏的更深，使識別難以下手。

目前的計算機審計軟件多是利用審計人員的經驗和計算機查詢技術相結合的方法對被審計單位電子數據進行審計“發現其中的異常情況”，但這存在多處不足: 一是審計人員的經驗和知識是“有限的”被審計對象行業跨度大，各單位情況千差萬別，當審計經驗無法運用時，面對海量數據真有如“瞎子摸象”；二是數據是不 斷發展的，審計經驗相對于數據的發展往往是滯后的，這種不同步性給審計帶來巨大的潛在風險；三是對同一數據審計不同的審計人員可能會得出完全不同的審計結 論，知識的“不對稱性”無法保障審計質量。

數據挖掘技術就是針對日益龐大的電子數據應運而生的一種新型信息處理技術。它一般

采取排除人為因素而通過自動的方式來發現數據中新的、隱藏的或不可預見的 模式的活動。這些模式指隱藏在大型數據庫、數據倉庫或其他大量信息存儲中的知識。它是在對數據集全面而深刻認識的基礎上，對數據內在和本質的高度抽象與概 括，也是對數據從理性認識到感性認識的升華。所以把數據挖掘技術應用于舞弊財務報告的識別很有必要也非常緊迫。

3.2 數據挖掘技術在舞弊審計中的應用

（1）數據概化。審計人員往往需要查詢不同綜合程度的被審計數據信息，以便了解被審計單位的有關各級別的財務經營信息，以便尋找審計線索。在數據庫的原始概念 層，數據和對象往往包含很詳細的信息。人們希望能將集中的數據進行總結概括，并將其在更高的概念層次上呈現出來。概念描述就是對某類對象的內涵進行描述，并概括這類對象的有關特征。概念描述分為特征性描述和區別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的區別。概念描述可以提供數據的一般特征。

數據概化可應用于描述式挖掘，審計 人員可從不同的粒度和不同的角度描述數據集，從而了解某類數據的概貌。大量研究證實，舞弊行為通常會使得“企業的財務結構出現異常的狀態”（Joseph T.Well 2001）。[8]因此，審計人員可以采用概念描述技術對存儲在被審計數據庫中的數據實施數據挖掘，通過使用屬性概化、屬性相關分析等技術將詳細的財務數 據在較高層次上表達出來，以得到正常財務報告和虛假財務報告的一般屬性特征描述，如流動比率、速動比率、資產周轉率、主營業務利潤率、資產負債率、投資報酬率、每股收益率等值從而為審計人員判斷虛假財務報告提供依據。

（2）分類與預測。分類和預測是數據挖掘中發展最充分的領域。分類的結果典型地表現為一個具有行為可預測性的組。欺詐偵測和欺詐風險運用最適合于這種類型的分 析。通過分類挖掘對被審計數據庫中的各類數據挖掘出其數據的描述或模型，或者審計人員建立統計模型對被審計單位的大量財務或業務歷史數據進行預測分析，根 據分析的預測值和審計值進行比較，都能幫助審計人員從中發現審計疑點，從而將其列為審計重點。比如在財務審計中，虛假財務報告從財務指標上看，就是某些財 務指標顯著地異于同類企業，這些能夠顯著顯示財務舞弊征兆的財務指標包括應收款項比率、應收款項周轉率、資產負債率、速動比率、主營業務稅金及附加比率、資產質量、管理費用和銷售費用率等[8]。對此，審計中可采用數據挖掘的統計分析技術對這些指標數據進行分類和預測，當預測值與審計值差距較大時，可列為 審計關注的重點。

（3）聚類分析。聚類分析是將數據中比較接近的劃歸為一類，合理的聚類后，每一類內就可以找出有關的特征，有利于 發現真正有用的信息。不同類型的問題可以有不同的聚類原則，這樣就可以找到不同的特征。聚類分析技術特別適用于從大量的交易數據中產生及時、準確的線索。由于舞弊方式多種多樣，數據表現出來的特點也就各式各樣，并不是所有的可疑賬戶都可以聚成一類。因此，在舞弊行為識別中，簇的數量是未知的，因舞弊方式的 不同而不同。聚類分析中“簇的數量未知”這個特點剛好滿足舞弊行為識別的這個要求。而且，由于其聚類分析的自動處理、非監督學習等特性使得其可以動態地適 應舞弊手段的變化，也可以在一定程度上規避舞弊犯罪活動的自適應問題。

聚類分析和孤立點挖掘方法相結合是非常好的審計線索發現方法。孤立點是指數據集中與一般數據模型不相符的那些數據。實踐表明，真實的財務報表中主要項目的 數據變動具有一定的規律性，如果其變動表現異常，就說明數據中可能存在虛假成分。孤立點分析對虛假財務報告中數據的異常變動識別有著非常重要的應用價值。審計人員可以使用孤立點分析技術來檢查一些舞弊、違背規律和規定的行為，因為這些行為產生的數據一般是隱藏在大量正常數據下的少量數據，而且很可能以不同 于一般數據的形式表現出來，通過孤立點分析方法可以有效地發現這樣的異常數據。在實際操作中，我們通常選擇能夠顯著顯示財務舞弊征兆的一些關鍵財務指標，如應收款項比率、應收款項周轉率、資產負債率、速動比率、主營業務稅金及附加比率、資產質量、管理費用和銷售費用率等，并為其設定一個閥值，一旦財務報告 中的相關財務指標數值超過這個閥值，說明報告有可能存在舞弊。

（4）關聯分析。關聯分析就是給定一組或一個記錄集合，通過分析記錄 集合，推導出相關性，目的是為了挖掘出隱含在數據間的相互關系。數據關聯是數據庫中存在的一類重要的可被發現的知識。關聯可分為簡單關聯、時序關聯、因果 關聯。關聯分析的目的是找出數據中隱藏的關聯網。在會計領域，會計數據之間存在嚴密的勾稽關系，通過基于關聯規則的數據挖掘分析，可挖掘出隱藏在數據間的相互關系。如財務做假有時表現在科目做假上，通過 各個科目之間的運作、協調和配合，表現為“假科目，真做賬”現象。但這種做假手段難免會出現個別科目的背離以及報表間鉤稽關系的異常。為此，可運用數據挖 掘中的關聯分析技術方法，在對財務數據或經濟數據的審計中，針對同類或不同類會計科目及數據項之間可能存在某種對應關系，以及資產負債表、利潤表、現金流 量表三大財務報表之間的勾稽關系，按照非財務邏輯關系的規律來查找、挖掘，從而發現一些隱藏的經濟活動，為審計人員的進一步工作提供參考。如利用數據挖掘 中的關聯分析，可以發現一個單位的車輛數和養路費、汽車保險費等日常維護支出存在一定的關系，能夠據此發現是否存在用賬外資產買車的行為，進而查出小金庫 問題。基于數據挖掘的舞弊發現過程模型

為發現舞弊行為，數據挖掘需要面對的是關系復雜的企業全局視角的知識發現，因此進行數據采掘一般要花大部分力量在數據準備階段。但是，不同歷史階段企業內 部許多部門建立了各自的信息處理系統，這些系統之間相互隔離，結構各異，因此很難得到企業全局的信息。審計人員需要使用(歷史的、現在的)數據和多個系統 數據進行各種復雜分析，以發現審計線索。這不僅要求系統保存大量的歷史數據，而且還要進行復雜的分析處理(每次處理涉及大量數據)，這對于業務處理頻繁的 業務數據庫系統而言，將成為沉重的負擔。數據倉庫面向復雜的數據分析，集成企業范圍內的數據。它把數據事先收集、歸納、處理，使企業的業務操作環境和信息 分析環境分離，從而有效地為決策提供實時的信息服務。從這一點上講，基于數據倉庫的數據采掘能更好地滿足審計的要求。而且，數據倉庫機制大大降低了數據采 掘的障礙，而在數據倉庫中數據已經被充分收集起來，進行了整理、合并，并且有些還進行了初步的分析處理。這樣，注意力更集中于數據采掘的核心處理階段。另 外，數據倉庫中對數據不同粒度的集成和綜合，更有效地支持了多層次、多種知識的采掘。基于此，舞弊審計中的數據挖掘技術應該基于審計數據倉庫基礎之上。

本文根據美國研究所總結的數據挖掘方法（SEMMA）和斯坦福大學的約翰1997 年在其博士論文中給出的數據挖掘處理模型，強調由審計專家和數據挖掘人員共同參與數據挖掘的全過程、及時溝通，基于審計數據倉庫，從舞弊審計需求出發，給 出了基數據挖掘的審計線索發現過程的模型框架。如圖1所示。

（1）提出審計需求。根據審計的目標和內容要求，描述和表達審計問題，并據此確定數據挖掘的目的。數據挖掘的目的是數據挖掘的重要一步，挖掘的最后結果是不可預測的，但要探索的問題應該是有預見的，盲目的數據挖掘是不會成功的。

（2）理解和分析。數據挖掘人員與審計人員在共同的基礎上明確數據挖掘目的，針對挖掘目標，進行數據分析和建模準備。

（3）建模。根據挖掘目標，確定將要進行的挖掘操作類型，如分類與預測、聚類、關聯分析等，設計或選擇有效的數據挖掘算法，產生數學分析模型并與審計人員溝通，審計人員理解確認。

（4）數據挖掘。數據挖掘人員利用經確認的數據挖掘模型和數據倉庫進行數據挖掘。

（5）結果分析與評估。分析并評估挖掘結果，其使用的分析方法一般應視數據挖掘操作而定，通常會用到可視化技術。

（6）發布審計發現。以一種審計人員能夠使用的方式呈現審計發現，在舞弊審計中應用審計發現的知識，最終完成審計工作。

5結論

識別財務報告中的舞弊，需要從大量企業內外相關信息中尋找線索，數據挖掘技術幫助審計人員對被審計單位海量電子數據進行分析，獲得審計線索，發現審計疑 點。建立一個基于數據挖掘技術的舞弊審計模型，充分利用經驗豐富的專家智囊及數據挖掘的技術優勢，將會增強審計人員的審計數據分析能力，提高舞弊審計的效 率和效果，盡量降低其帶給利益相關者的損失

第四篇：教學質量 模糊數學 數據庫 評估系統 數據挖掘

教學質量論文：基于Web的高校教學質量評估系統的設計與實現

【中文摘要】教學質量測評檢查高校教學質量的重要手段之一,是高校每學期都進行的一項常規考核工作。教學質量測評無論是對學校、教師還是學生均具有十分重要的意義。但是,隨著近年來高校規模的迅速擴大和教育體制的不斷改革,傳統評教方式已經凸顯弊端,使高校教學管理的信息化和網絡化勢在必行。本文所要開發的基于web的教學質量測評系統就是一個適應當前新形勢、便捷、高效的教學質量測評系統。首先在對高校教學質量測評工作進行深入地調研的基礎上,對此系統進行了可行性分析和總體設計,然后闡述了系統數據庫設計和實現方案,接著詳細論述了各子系統的具體實現以及關鍵技術,最后分析了該系統存在的不足和相應的改進措施。整個系統實現了用戶登錄控制、評測信息錄入、查詢、計算、統計、分析、數據維護以及打印報表等主要功能。教學質量測評系統采用B/S架構,以WindowsServer2003作為軟件開發平臺,以Eclipse作為服務器端開發工具,開發語言選用JSP,以MySQL作為后臺數據庫,利用JDBC數據庫訪問技術對數據庫進行管理操作,實現了基于WEB的教學質量測評系統。在對教學質量的評估分析統計中,本文采用了模糊數學的模糊綜合評判方法對教學質量進行...【英文摘要】As a teaching quality monitoring, the teaching quality evaluation is one of the important contents and an

assessment in each semester of college.The teaching quality assessment has very important significance for schools, teachers and students.However, in recent years, with the rapid expansion of higher education and the education system reform, the traditional teaching and evaluation has appeared shortcomings, so it is imperative to make the college teaching management informationize and networked.This...【關鍵詞】教學質量 模糊數學 數據庫 評估系統 數據挖掘 【英文關鍵詞】The teaching quality the teaching quality fuzzy mathematics database eváluation system data mining 【索購全文】聯系Q1：138113721 Q2：139938848

【目錄】基于Web的高校教學質量評估系統的設計與實現要4-5Abstract5

第1章 緒論8-121.2 國內外研究現狀

1.4 本章小結

2.1 教學

摘

1.1 課題的發展背景及研究意義8-99-1111-121.3 本課題研究目標及內容第2章 系統設計相關理論研究12-32

2.1.1 教學評估的概念及特征評估標準12-14122.1.2 教學評估標準確立12-14

2.2.1 系統開發模式

2.2 系統設計的技14-17

2.2.2 開發2.3 模糊評估基術分析14-20工具17-20礎20-24

2.2.3 數據庫連接JDBC202.3.1 模糊集20-21

2.3.2 模糊關系與模糊

矩陣21基礎24-3124-2525-31成32-4032-333334-35成36-37小結39-402.3.3 模糊綜合評判21-242.4 數據挖掘理論

2.4.1 數據挖掘的相關概念理論2.4.2 本課題涉及到的數據挖掘相關理論2.5 本章小結31-32

第3章 系統框架及功能組

3.2 需求分析3.1 系統可行性研究323.3 總體要求33-34

3.3.1 設計原則3.4 務流程

3.5.1 Web子系統構

3.6 本章4.1 數據3.3.2 設計目標33-343.5 系統的總體結構35-393.5.2 信息維護子系統構成37-39第4章 數據庫設計與實現40-43

4.2 數據庫設計

40-41庫設計流程40求分析40-41庫連接41-42估系統實現43-54登錄控制模塊的實現45-48實現48-5248-52塊52-53

4.2.1 數據庫需

4.3 數據

4.2.2 數據庫概念模式設計414.4 本章小結42-43

第5章 教學質量評

5.1.1

5.1 Web子系統的實現43-4843-45

5.1.2 課程評估模塊的實現

5.2 信息維護子系統的5.1.3 信息查詢模塊48

5.2.1 模糊綜合評判方法分析計算評估結果5.2.2 數據庫基本信息維護5.4 本章小結53-54

5.3 信息發布模

第6章 教學質量評估結

6.2 果的數據挖掘54-59數據挖掘的過程分析55-58

6.1 必然性與可行性54-556.3 數據挖掘實現6.3.1 數據準備55-566.3.2 對評估結果的數

據挖掘56-58參考文獻61-6464-65致謝

6.4 本章小結58-59結論59-61

攻讀碩士學位期間所發表的論文65-66

個人簡歷

第五篇：數據挖掘在保險精準營銷中的應用-開題報告

全日制工學（工程）碩士學位論文開題報告

課題來源及研究的目的和意義

1.1 課題來源

自選課題

1.2 選題價值及意義

大型的保險公司已將數據挖掘應用到保險業務中，但由于應用在保險行業的分析模型不是很健全，目前在實際操作中一般都采用套用現成算法的方式，導致其結果不是特別的理想。數據挖掘不只是數據的組織和呈現，而是一個從理解業務需求，尋求解決方案到接受實踐檢驗的完整過程，過程中的每個階段都需要建立科學的方法。數據挖掘是精準營銷創造商業價值的關鍵，也應該是精準營銷重要組成部分。

在保險企業中,應用數據挖掘有以下好處:從業務數據方面看,利用企業經營積累起來的海量數據,經過數據預處理等操作后,并最終挖掘出有用的信息、規則,用來幫助企業的管理者進行正確的決策。站在未來的角度上看,數據挖掘通過對業務數據進行研究與分析,可以預測出企業相關經營方面未來的發展趨勢,基于對客戶群體進行分類,推出滿足客戶需求的相關商業產品,并挖掘出潛在客戶群體等。另外,從目前的發展和運用現狀來看,數據挖掘技術未來發展市場十分廣闊。而且數據挖掘技術與保險企業商業問題的結合也應當是一個必然的過程。隨著保險企業自身經營管理的不斷完善,從海量的業務數據中,獲取有價值的信息和知識,分析并研究客戶喜好及消費行為特征,并推出適合客戶需求的產品,針對客戶進行具體的營銷,贏得市場地位,對于保險企業來說,是未來快速發展、贏得企業生存的關鍵。因此,學習與運用數據挖掘技術,也是保險企業未來人才培養的一個重要方面。

2.國內外在該方向的研究現狀及分析

2.1 精準營銷國內外現狀

精準營銷在國外發達國家已經有幾十年的歷史,己經成為各類型企業的常規營銷方式。杰羅姆·麥卡錫（E.Jerome McCarthy）于1960年在其《基礎營銷》（Basic Marketing）一書中第一次將企業的營銷要素歸結四個基本策略的組合，即著名的“4P’s”理論：產品（Product）、價格（Price）、渠道（Place）、促銷（Promotion），由于這四個詞的英文字頭都是P，再加上策略（Strategy），所以簡稱為“4P’s”。在1976年，“現在營銷學之父” 菲利普·科特勒在其代表作《營銷管理》進一步確認了以4P為核心的營銷組合方法論。

全日制工學（工程）碩士學位論文開題報告

1990年，美國學者羅伯特·勞朋特（RobertLauterborn）教授提出了與傳統營銷的4P相對應的4C營銷理論。4C（Customer、Cost、Convenience、Communication）營銷理論以消費者需求為導向，重新設定了市場營銷組合的四個基本要素：瞄準消費者的需求和期望（Customer）。首先要了解、研究、分析消費者的需要與欲求，而不是先考慮企業能生產什么產品；消費者所愿意支付的成本（Cost）。總的來說，4C理論認為,對現代企業來講,重視產品,更要重視顧客;追求成本,更要追求價格;提供消費者的便利比營銷渠道更重要;營銷活動不單純是在促銷,而是與客戶有效的溝通。4C理論以顧客的便利與滿意為企業營銷的根基,企業必須從消費者的角度出發,為消費者提供滿意的產品和服務,才能在競爭中立于不敗之地。

目前，最為流行的營銷模式是3P3C，Probability（概率）：營銷、運營活動以概率為核心，追求精細化和精準率。Product（產品）：注重產品功能，強調產品賣點。Prospects（消費者，目標用戶）。Creative（創意，包括文案、活動等）。Channel（渠道）。Cost/Price（成本/價格）。而在這其中，以數據分析挖掘所支撐的目標響應概率（Probability）是核心，在此基礎上將會圍繞產品功能優化，目標用戶細分，活動創意，渠道優化，成本的調整等重要環節和要素，共同促進數據化運營持續完善，甚至成功。

相對于發達國家,精準營銷在中國的發展起步較晚,但是發展速度非常快。三十年改革開放,中國營銷經歷了一個從“無到有”從“有到強”的過程;三十年市場營銷的實踐磨練,中國企業積累了很多營銷經驗、也培養了很多營銷人才、形成了較為系統的營銷理論,從整個大的層面還是積極的、卓有成效的。但是真正意義上的精準營銷在國內的發展起步比較晚,中國企業對于數據庫營銷的核心,包括“客戶識別”“客戶分析”“客戶互動”“客戶體驗”的數據庫營銷專業領域,往往知之甚少,因此中國企業普遍較為缺少精準營銷的意識,與這種現象在一定程度上也體現了精準營銷在中國發展的不成熟。2.2 數據挖掘國內外現狀

在保險業中,美國進行數據挖掘系統研究最為著名的公司是艾克國際科技有限公司(AkuP),其研發的數據挖掘系統能夠提供前后端分析的完整功能,且可以做到對保險客戶進行一對一行銷(One to One Mar-keting)。總體上,其主要功能涵蓋了策略層、戰術層、執行層,詳細包括保險客戶的組成、成長潛力、穩定度,防患客戶流失、進行客戶風險管理,幫助業務人員掌握客戶信息等。根據國外相關研究報告的數據顯示,數據挖掘在國際市場上的營業份額已經遠遠超過了數百億美元。在國外,保險、零售、銀行等企業引入數據挖掘系統相關工具所占的比例最高,這些企業在成功引進數據挖掘

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工具以后,銷售營業額、市場份額等相比以前都有大幅提升。因此,基于數據挖掘的應用系統與工具也相繼延伸到國外各行各業的相關領域,發揮著其作用。

20世紀末,數據挖掘在進入中國后,起先在證券業、銀行業得到廣泛的應用與實踐,而保險業是繼前二者之后,才逐漸引入數據挖掘進行海量數據的分析與研究,隨后,采用信息化技術來提高各保險公司的競爭力也成為共識。國內的多數企業,為了追上這股浪潮,緊跟信息化革命的步伐,也投入了相當大的人力、物力、財力等來引進數據挖掘技術。特別是在我國的許多大型國有企業中,比如保險、銀行、證券、電信等,這些企業都擁有海量的數據資源,且企業經濟實力強大,行業規模擴展快速等特點,其在數據挖掘系統應用方面已經邁出了堅實的一步.2.3數據挖掘在保險精準營銷中的應用

保險領域的數據挖掘就是從保險行業所積累的大量數據信息中，通過知識發現技術，發掘感興趣的模式或知識，來滿足保險行業和監管部門的應用要求。數據挖掘技術在保險精準營銷系統中所發揮的重要作用己經逐漸被認同。數據挖掘一開始就是面向應用而誕生的,所要涉及到的挖掘問題主要分為以下倆類：

1.關聯問題。關聯規則研究主要有兩個方向:一是在研究的問題中,假定用戶購買的所有產品是同時一次性購買的,分析的重點就是所有用戶購買的產品之間關聯性;二是序列問題,即假定一個用戶購買的產品的時間是不同的,而且分析時需要突出時間先后上的關聯,這是關聯問題的一種特殊情況。

2.分類問題。分類問題屬于預測性的問題,但又區別于普通的預測問題,其預測的結果是類別而不是具體的數值。例如：對客戶進行分層，基于一個客戶的相關信息，判斷出他屬于哪一層的客戶，未來一段時間是否會購買某類保險？將來是否會成為保險公司的高價值客戶？

圍繞保險領域的不同需求，可將其歸納為：保險產品的設計、營銷方式創新。1.保險產品設計。從保險產品設計與開發的角度出發,分析對于保險條款、保險費率具有重大影響的產品結構、技術結構及所有者結構等因素,滿足市場的實際需要。在研制開發保險產品的過程中,需要充分注意適應這些因素的變化,積極開發各種保險產品;通過分析已購買某種保險的人是否同時購買另一種保險,從而可以推進保險產品的創新,行交叉銷售和增量銷售,提高客戶滿意度。未來的保險市場必將是保險產品不斷得到創新的市場。

2.營銷方式創新。通過對客戶信息的挖掘來支持目標市場的細分和目標客戶群的

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定位,制定有針對性的營銷措施,包括保險公司的專職人員、代理人員等傳統渠道以及經紀人、電話、計算機網絡和銀行等輔助渠道,提高客戶響應統率,降低營銷成本。

3.主要研究內容

3.1 技術方案

保險行業在海量數據信息的時代，傳統的營銷模式缺乏針對性。當客戶數量提高、相應的信息量增多、所需保險種類復雜化，如果只依靠傳統的營銷模式來解決問題，那必定帶來很大的人力和財力的損傷，同時會降低工作效率。如此下去，隨著需求的不斷增加或變更，傳統的營銷模式沒有從根本上解決海量信息帶來的挑戰，甚至會流失一部分的客戶。針對精準營銷的主要研究內容如下： 3.1.1 ETL數據預處理

我們要對保險公司提供的原始數據進行預處理后，在可以加載到我們的處理平臺上，這個過程，我們需要做到以下幾部：

（1）數據清洗。數據清洗主要處理空缺值、噪聲數據。針對于空缺值的處理，我們可以采用回歸、貝葉斯形式化方法工具或判定樹歸納等確定空缺值。依靠現有的數據信息來推測空缺值，使空缺值有很大的機會保持與其他屬性之間的聯系。還可以用全部變量來替換空缺值、或是用平均值來填充。針對于噪聲數據，我們可以采用分相或是回歸的辦法來處理。

（2）數據集成。我們從保險公司拿回來的數據，不可能是統一的格式，針對于不同來源的數據，我們要把它合成同一的模式。首先要做到模式集成，即把不同信息源中的實體匹配來進行模式集成。在集成過程，會出現一個屬性多次出現或一個屬性命名不一致的問題，針對屬性冗余的問題，可以用相關分析監測，然后刪除冗余的屬性。

（3）數據轉換。數據轉換的目的就是把數據轉換成有利于進行數據挖掘的形式。針對于數據屬性，我們可以刪除一些無關的屬性、也可以把一些屬性進行維歸約，甚至針對于一些關鍵性的屬性，我們可以細化它的屬性。

3.1.2 并行數據庫運算環境下，提出客戶精確分類和客戶與產品關聯分析組合算法

本文的目的是尋找一種適合保險營銷的算法，來解決目前營銷的困難，營銷的最大的困難就是客戶以及針對于客戶的產品設計。針對于客戶的管理，我們要做到對客戶的分層，分類管理，把客戶按照現居住地，性別，家庭狀況，以及收入情況等屬性進行細分。針對以購買保險的客戶，關聯出已購買的保險種類與細分的屬性之間的

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關系，將關聯出的關系應用到潛在客戶，替潛在客戶找到適合自己的產品；根據客戶的生活狀態、家庭狀態，找出適合客戶的隱藏產品，實現針對性、交叉性銷售。3.1.3對挖掘出的結果進行驗證

數據挖掘的模型，是要經過驗證，一般的情況下，置信度在80%以上就可以投入應用中。挖掘結果驗證的方法有兩個，一是對現有數據進行抽樣觀察，用具體的結果支持我們的計算結果，這個是驗證；另一個更重要和更有價值，需要保險公司的業務部門根據我們計算的結果，對客戶進行深入的精準營銷作業，然后搜集指導作業的結果，分析精準定向銷售的成功率的提升情況，用實際業績的數據來驗證我們的研究成果。

3.2 關鍵技術方法

關鍵問題一：產品分類、客戶分層，客戶分類。特別是客戶分類是精準營銷的前提。當前壽險行業（我們目前能拿到主要就是壽險企業數據）的客戶的分類，一般是基于下面幾個分類模式的：地理變量、人口統計變量、心理變量、行為變量。由于是本地保險企業某個范圍內的數據，地理變量的影響很小，人口統計變量對壽險的影響特別大，是本課題的研究重點。中國人對保險產品的認知和偏好，明顯與西方不同，而保險行業在中國的真正的發展時間還很短，很多與中國國情和文化有關聯的問題都沒有得到比較深入的研究。比如，提出兩個有關客戶分類的問題，一是“代溝”，二是“家庭關系”。代溝問題是大家常談的社會問題，中國最近30年發生劇烈的社會變革，年齡跨度幾年的人，其對社會的認知模式和消費習慣就可能有重大的區別，必然影響保險產品的銷售趨向，那么如何在保險客戶數據中，找到并比較準確的“代溝分類閾值”？另一個“家庭關系”，建立穩定家庭的客戶顯然是購買人壽類保險產品的主力，而購買保險產品的過程中，中國體現了很強的“家主決策權”，在客戶分類的過程中，家庭關系作為一個特殊的、多指向的、數據元內部有交叉關系的變量組，必然會深刻影響客戶的分類方法，以及在后面依附于分類計算結果之上的關聯計算方法和計算結果。這是本課題研究的另一個重要問題。本課題對保險用戶的分類方法雖然還屬于當前流行的大類分析方法中的類型，但相比一般粗糙的分類方式，我們采用了更精細、更深入的分類方法，當然對分類算法就需要進行深入的定制、優化研究。

關鍵問題二：根據前面對客戶分類的設想，在分類中出現用關系表來描述的客戶種類屬性的情況下，客戶屬性要體現“家庭單位和成員關系的客戶分類屬性”，本身可能是一個多維表，那么當下普遍采用的關聯關系的二維計算方法都是用來分析兩個一

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維數據屬性之間的關系，比如當前主流的Apriori算法。當前通用的算法如果不進行改進和局部的特殊設計，顯然不能滿足對本課題對應的保險客戶數據屬性表與產品表之間進行關聯分析的運算要求。這就要求我們對關聯算法的具體定制和完善，進行研究和創新。3.3技術、實驗條件

如果采用傳統的數據庫進行海量數據的存儲、并在其基礎上進行查詢分析操作時，會出現檢索速度慢以及不易擴展的問題，提出基于GP的分布式存儲模型（如圖所示）。

Segment hostSegment hostSegment hostSegment hostETLSegment hostSegment hostLANSQL MapReduce外部數據源并行裝載或導出Master 節點Network Interconnect

圖1.1 GP的系統結構

采用成熟的商用并行數據庫平臺Greenplum作為本項目的主要數據庫和分析挖掘運算環境。該系統是基于postgreSQL發展的商業系統，特點是采用一組分布式多節點服務器組成并行運算結構，特別適合進行頻繁的高密度表關聯計算。

系統平臺的基本配置是一個核心管理服務器管理一組運算節點單元服務器，運算節點單元服務器可以根據數據量和運算要求的增長擴容。目前實驗室提供的環境可以存儲大約2億條數據，由于運算過程中需要產生大量的中間結果，因此推測可以對大約100萬條保險客戶和業務數據進行分析。3.4 預計目標

(1)適用于本地壽險行業的精準營銷分析方法，能夠用一種以上方法對客戶進行精確分類，并根據分類屬性確定保險產品的關聯選擇度，以指導保險行業提升客戶價值； 基于保險數據的挖掘處理方法以及增量挖掘問題的處理方法

(2)在核心期刊上發表1-2篇論文

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4研究方案及進度安排，預期達到的目標

2014年 9月 1日——2014年10月30日：調研、準備開題

2014年11月1日——2014年11月30日：去保險企業搜集數據，分析其數據特點，實驗方案再論證

2014年12月1日——2015年1月15日：建立模型與建立實驗環境

2015年2月10日——2015年5月30日：編碼、收集與分析實驗數據，完成一篇論文 2015年 6月1日——2015年 9月10日：進一步的對精準營銷系統進行優化 2015年 9月11日——2015年11月30日：碩士論文編寫 2015年12月1日——2015年 12月31日：碩士論文答辯