基于数据挖掘的财险客户风险贡献评级管理

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摘要：良好的客户细分管理能够帮助财险公司更好地管理运营成本与收益,更好地实现公司风险控制和利润最大化的要求。文中采用相关分析进行相关数据的处理,运用K-Means聚类分析、决策树C 5.0算法和改进的Apriori算法3种数据挖掘技术对财险客户从风险和贡献2个角度进行了数据挖掘分类分析,得到具备风险、贡献指向性的双维度客户细分特征变量,并根据这些特征变量,建立了客户风险-贡献分类矩阵,对不同类别的客户提出了不同的客户管理对策建议。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96281B/201605/670172463.html

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关键词：数据挖掘 Apriori算法 k-means聚类 k-means Apriori 客户细分 决策树 关联规则 风险-贡献分类矩阵