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数据挖掘关联规则保险客户风险分析案例

作者：云创智学|发布时间：2021-11-10 13:50:57.0|来源：云创智学

数据挖掘关联规则保险客户风险分析案例：

1．挖掘目标

由过去大量的经验数据发现机动车辆事故率与驾驶者及所驾驶的车辆有着密切的关系，影响驾驶人员安全驾驶的主要因素有年龄、性别、驾龄、职业、婚姻状况、车辆车型、车辆用途、车龄等。因此，客户风险分析的挖掘目标就是上述各主要因素与客户风险之间的关系，等等。

2．数据预处理

数据准备与预处理是数据挖掘中的首要步骤，高质量的数据是获得高质量决策的先决条件。在实施数据挖掘之前，及时有效的数据预处理可以解决噪声问题和处理缺失的信息，将有助于提高数据挖掘的精度和性能。

3．关联规则挖掘

详细分析所得数据，可以为公司业务提供数据支撑，针对不同客户提供偏好服务，既能确保公司收益，又能给予用户更多的实惠。

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