基于数据挖掘的财险客户风险与贡献评级管理

路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。

基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间，分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高，车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高，车险出险频率越高的趋势，但存在一定波动性。 分析结果表明，2 公里可能是区分风险的一个临界值，但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子，故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力，但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析，

数据挖掘技术为银行信用风险管理提供了强大的工具，通过分析客户财务、行为数据，识别高风险客户，建立风险模型，采取针对性措施，有效降低信贷损失，提高银行收益性。

黑色背景的后台界面配上简洁的功能按钮，基于数据挖掘的物资管理系统看起来就挺顺眼。这个系统主要做仓库里的物资信息管理，用的技术不算复杂，前后端分离，逻辑还挺清楚。嗯，比较适合你拿来当参考，或者直接改改就能上项目。 物资多、流转快，是不是老觉得 Excel 跟不上节奏？这个系统就专门针对这种场景，像物资入库、调配、库存盘点这些，基本功能都有，操作还算顺手。是数据挖掘那一块，用了些比较基础的模型，不深但实用。 页面结构也清晰，菜单在左，内容区响应也快。数据库方面，可以对接 Oracle 或 SQL Server，配好连接之后基本不用太操心。路径配置、数据表结构什么的都有文档，新手看着也能搞懂。 如果

该系统运用数据挖掘技术，通过对海量数据进行分析，构建商户风险评分模型，帮助金融机构识别和评估商户风险，提升风控效率。

IVR 客户的行为太难猜？你可以看看这篇研究，研究者用数据挖掘给呼叫中心做了个“客户画像”。CRISP-DW 流程打底，Clementine 工具数据，先清洗，再聚类，建了个C5.0 决策树模型，整个链条走得挺完整。比如你能发现，ARPU 值在 100~150 之间的客户，更容易走进 IVR 系统，像福田、宝安这些地区也集中不少这样的用户。模型跑出来的结果蛮有意思，客户入 IVR 的原因还真不少，像需求复杂、接入时长、地区差异等等。用C5.0来预测这些特征，不光快，精度也还不错。而且聚类的逻辑挺实用，按ARPU 值和入网时长划成四类客户，你就能更清楚：哪些人更愿意用自动语音，哪些人宁可人工排队

基于数据挖掘的客户细分研究的论文，里头用了线性反馈、非线性反馈还有脉冲控制这几种方法搞混沌同步，挺有意思的点是，它不是光讲概念，数值仿真也跟上了。你要是搞控制系统或者喜欢折腾混沌模型，这份资源可以参考下，理论和实践结合得还不错。再加上基于 Lyapunov 稳定性理论那一块，逻辑挺严密，推导过程也比较清晰。

采用基于购买行为的客户细分方法，运用数据挖掘中的聚类分析和决策树分类技术，对零售业客户群进行细分，将客户划分为不确定型客户、经常性客户、乐于消费型客户和最好的客户，为零售业客户细分提供了一种有效且实用的分析方法。

数据挖掘技术是从大量、无序、静态的数据中发现有价值规律和模式的过程。在分析了数据挖掘技术的应用特点后，探讨了客户管理的独特需求。讨论了算法选择、模型构建、工具应用等关键环节，提出了在客户管理中应用数据挖掘技术的实用方案。最后进行了简要的效果评价与分析，对类似应用具有参考价值。