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系統識別號 U0002-1708200903322800
中文論文名稱 保險客戶行為分析
英文論文名稱 Analyzing Behavior of Insurance customers
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 97
學期 2
出版年 98
研究生中文姓名 潘思遠
研究生英文姓名 Szu-Yuan Pan
學號 696411684
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2009-06-17
論文頁數 43頁
口試委員 指導教授-蔣定安
委員-蔣定安
委員-葛煥昭
委員-王鄭慈
中文關鍵字 資料探勘  顧客關係管理  決策樹  保險 
英文關鍵字 Mining  CRM  Decision Tree  Insurance 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 顧客關係管理(Customer Relationship Management,CRM)是近年來企業組織所關注的議題。越來越多的企業組織開始重視與客戶之間的關係,從傳統的以「產品導向」的經營思維,漸漸轉型成為以「客戶導向」為主的經營思為維。隨著經營思維的改變,行銷方式也從原本的「單一化、大眾化」行銷,轉變成「個人化、客製化」的行銷方式。
為了可以了解客戶的喜好與需求,企業需要經由大量的分析來得知客戶的價值與客戶的重要性。藉由客戶的重要性,企業可以對其需求做出相對應的調整,為高價值的客戶做更為完善的服務,以取得更高的收益;對於較低價值的客戶則是減少對其不必要付出的資源以避免浪費。
在本篇論文中主要利用資料探勘技術來對保險公司的保單交易紀錄進行分析,針對高年齡層對幼童投保兒童保險的保單,從中找出具有高價值的行為,以提供企業做為擬定保單推銷的依據。
英文摘要 In recent years, Customer Relationship Management (CRM) has become a hot topic which is concerned by enterprises. More and more enterprises have focus on the relation between customers and corporations. The manage policy of corporations has changed from product-oriented to customer-oriented nowadays.
In order to realize customers’ taste and demand, corporations have to get customers’ value and importance via huge analysis. In order to get the higher income, corporations can make corresponding adjustment to customers’ demands by customers’ importance, to do more complete services for customers of high value. In the other hand, corporations may reduce the unnecessary resources for the customers of low value.
In this paper, we applied data mining techniques to analyze the transaction records of insurance company, focus on children insurance which is insured by old policyholder, to find out those high value rule providing corporations to do decisions.
論文目次 目錄
中文摘要 I
英文摘要 II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VI
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機 1
1.3 論文架構 5
第二章 相關背景知識 6
2.1 資料探勘 6
2.1.1 關聯式法則 7
2.1.2 決策樹 9
2.2 顧客關係管理 10
第三章 研究方法 15
3.1 研究架構 15
3.2 分析作業流程 18
3.3 分析使用資料及原始資料預處理 20
第四章 實驗結果 22
4.1 分析目標 22
4.2 關聯式法則結果 27
第五章 結論與未來發展 30
參考資料 31
附錄 英文論文 32

圖目錄
圖1.1 要保人年齡與性別關係 3
圖1.2 被保險人年齡與性別關係 3
圖1.3 被保險人年齡與性別(幫別人投保)關係 4
圖2.1 客戶生命週期 13
圖2.2 CRM基本運作架構 13
圖3.1 CRISP-DM模型 16
圖3.2 分析作業流程圖 19
圖4.1 要保人年齡差DT切點 22
圖4.2 兒童保單中前1%客戶,且保單要保人沒有為自己投保 23
圖4.3 兒童保單中前5%客戶,且保單要保人沒有為自己投保 23
圖4.4 兒童保單中前20%客戶,且保單要保人沒有為自己投保 24
圖4.5 兒童保單中後80%客戶,且保單要保人沒有為自己投保 24
圖4.6 兒童保單全部客戶,且保單要保人沒有為自己投保 25
圖4.7 兒童保單中,保單被保人為內孫的人數 26
圖4.8 兒童保單中,保單被保人為外孫的人數 26


表目錄
表3.1 保險要保人主要欄位說明 21
表3.2 保險被保人主要欄位說明 21
表3.3 兒童保單中保單要保人有為自己投保的等級分析 21
表4.1 兒童保單中使用關聯式法則找出的規則 28
參考文獻 參考資料
[1] Pete Chapman (NCR), Julian Clinton (SPSS), Randy Kerber (NCR), Thomas Khabaza (SPSS), Thomas Reinartz (DaimlerChrysler), Colin Shearer (SPSS) and Rudiger Wirth (DaimlerChrysler). 2000, CRISP-DM 1.0 step-by-step data mining guide.
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[3] 丁一賢 and 陳牧言, 資料探勘. 滄海書局, 2005.
[4] 洪維國 and王小璠. CRM運作架構及服務策略發展之研究.
[5] 池德明,” 客戶關係管理系統設計與實作-貢獻度分析 Custom Relation Management Design and Implementation for contribution analysis,” May ,2001. 2001.
[6] 陳智揚, “有效率的複合式後項關聯式法則探勘演算法-以壽險業為例 An Efficient Algorithm for Association Rule with Disjunctive Consequent–The Case of the Insurance Industry,” June ,2006. 2006.
[7] 謝幸宏, “無線網路客戶行為分析 Analysis of wireless customers’ behavior,” June ,2006. 2006.
[8] 賴司平, “利用資料探勘技術分析WIFLY客戶使用行為 Analyzing Behaviors of WIFLY customers using Data Mining techniques,” June ,2007. 2007.
論文使用權限
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