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数据挖掘与数据仓库技术及其在保险业中的应用
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2009-09-04
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文章介绍了数据挖掘中常用技术和数据仓库结构，并且探讨了粗糙集方法，决策树方法以及关联规则方法等数据挖掘技术在保险风险规则挖掘中的应用。
关键字：数据挖掘、数据仓库, 粗糙集, 决策树, 关联规则,风险规则530
进入 20 世纪80 年代后，计算机技术迅速发展，在保险行业中开始出现计算机业务系统。
通过多年使用计算机业务系统，保险公司已积累了大量的历史数据，这些数据是公司最重要的财富。如何处理海量报单数据，以及如何更好地汇总、分析那些历史数据，并从中挖掘出业务的内在规律。把这些数据变成有用的信息和商机，必须有一种适宜的分析手段，数据仓库与数据挖掘技术正符合了这一要求。保险公司积累下来大量的历史数据，为数据仓库和数据挖掘应用打下了基础。另一方面，数据仓库和数据挖掘技术已经相对成熟，为数据仓库和数据挖掘应用奠定了技术基础。因此研究数据仓库和数据挖掘技术在保险业中具有重大的现实意义。
关键字：数据挖掘、数据仓库, 粗糙集, 决策树, 关联规则,风险规则530
进入 20 世纪80 年代后，计算机技术迅速发展，在保险行业中开始出现计算机业务系统。
通过多年使用计算机业务系统，保险公司已积累了大量的历史数据，这些数据是公司最重要的财富。如何处理海量报单数据，以及如何更好地汇总、分析那些历史数据，并从中挖掘出业务的内在规律。把这些数据变成有用的信息和商机，必须有一种适宜的分析手段，数据仓库与数据挖掘技术正符合了这一要求。保险公司积累下来大量的历史数据，为数据仓库和数据挖掘应用打下了基础。另一方面，数据仓库和数据挖掘技术已经相对成熟，为数据仓库和数据挖掘应用奠定了技术基础。因此研究数据仓库和数据挖掘技术在保险业中具有重大的现实意义。
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