CN115269678A - 一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置 - Google Patents

一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置，包括获取系统、划分系统、挖掘系统和推荐系统，获取系统获取完成交易的客户的订单数据集合；划分系统对订单数据集合进行划分，得到划分数据集合；挖掘系统从划分数据集合中确定客户参数值，并基于客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据；推荐系统基于挖掘数据生成需求推荐项目，通过推荐系统基于挖掘数据为客户提供需求推荐项目，工作人员可将需求推荐项目推荐给客户，增加了业务谈成率，解决了现有的保险客户数据挖掘装置挖掘的数据中无法直观判断出客户未购买的保险项目，不利于业务的谈成问题。

Description

一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置
技术领域
本发明涉及专门适用于金融的数据处理系统或方法技术领域，尤其涉及一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置。
背景技术
随着购买保险的客户越来越多，保险公司中数据库中保存的数据也越来越多，形成大数据，且大数据中包含大量有效信息，可以指导保险公司实现诸如价格设定、客户管理、项目推荐等等工作。
目前，现有技术公开了一种保险客户数据挖掘装置，包括获取系统、划分系统和挖掘系统，通过获取系统获取完成交易的客户的订单数据，通过划分系统对订单数据进行划分，通过挖掘系统对划分的数据进行挖掘，最终得到挖掘数据。
采用上述方式，从挖掘数据中无法直观判断出客户未购买的保险项目，不利于工作人员促进业务的谈成。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置，旨在解决现有的保险客户数据挖掘装置挖掘的数据中无法直观判断出客户未购买的保险项目，不利于业务的谈成问题。
为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于大数据的保险客户数据挖掘装置，包括获取系统、划分系统、挖掘系统和推荐系统，所述获取系统、所述划分系统、所述挖掘系统和所述推荐系统依次连接。
所述获取系统，用于获取完成交易的客户的订单数据集合。
所述划分系统，用于对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
所述挖掘系统，用于从所述划分数据集合中确定客户参数值，并基于所述客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据。
所述推荐系统，基于所述挖掘数据生成需求推荐项目。
其中，所述推荐系统包括项目提取模块、项目框构建模块、项目对应模块和需求推荐模块，所述项目提取模块、所述项目框构建模块、所述项目对应模块和所述需求推荐模块依次连接。
所述项目提取模块，用于提取所述挖掘数据中客户购买的所有项目，得到项目参数。
所述项目框构建模块，基于保险公司的所有项目构建项目框。
所述项目对应模块，用于将所述项目参数对应至所述项目框内，得到客户偏好。
所述需求推荐模块，基于所述客户偏好生成需求推荐项目。
其中，所述获取系统包括数据获取模块和数据清洗模块，所述数据获取模块和所述数据清洗模块连接。
所述数据获取模块，用于获取用于获取完成交易的客户的详情订单数据。
所述数据清洗模块，用于对所述详情订单数据进行清洗，得到订单数据集合。
其中，所述划分系统包括相关提取模块、计算模块和数据划分模块，所述相关提取模块、所述计算模块和所述数据划分模块依次连接。
所述相关提取模块，用于提取所述订单数据集合中客户的购买次数、购买项目、推荐成功次数、推荐购买项目和购买总额，得到提取数据。
所述计算模块，基于所述提取数据计算客户的权重值。
所述数据划分模块，基于所述权重对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
其中，所述挖掘系统包括参数提取模块、归一化模块和数据挖掘模块，所述参数提取模块、所述归一化模块和所述数据挖掘模块依次连接。
所述参数提取模块，用于提取所述划分数据集合的客户参数值。
所述归一化模块，用于对所述客户参数值进行归一化处理，得到归一化矩阵。
所述数据挖掘模块，用于对所述归一化矩阵进行挖掘，得到相似矩阵，并对所述相似矩阵进行聚类分析，得到挖掘数据。
第二方面，本发明提供了一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法，包括以下步骤：
通过获取系统获取完成交易的客户的订单数据集合。
通过划分系统对订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
通过挖掘系统从划分数据集合中确定客户参数值，并基于客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据。
通过推荐系统基于挖掘数据生成需求推荐项目。
本发明的一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置，通过所述获取系统获取完成交易的客户的订单数据集合；所述划分系统对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合；所述挖掘系统从所述划分数据集合中确定客户参数值，并基于所述客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据；所述推荐系统基于所述挖掘数据生成需求推荐项目，通过所述推荐系统基于所述挖掘数据为客户提供需求推荐项目，工作人员可将所述需求推荐项目推荐给客户，增加了业务谈成率，解决了现有的保险客户数据挖掘装置挖掘的数据中无法直观判断出客户未购买的保险项目，不利于业务的谈成问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法的结构示意图。
图2是优惠政策模块的结构示意图。
图3是本发明提供的一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法的流程图。
1-获取系统、2-划分系统、3-挖掘系统、4-推荐系统、5-项目提取模块、6-项目框构建模块、7-项目对应模块、8-需求推荐模块、9-数据获取模块、10-数据清洗模块、11-相关提取模块、12-计算模块、13-数据划分模块、14-参数提取模块、15-归一化模块、16-数据挖掘模块、17-优惠政策模块、18-模拟模块、19-征信单元、20-判断单元、21-政策生成单元、22-储存系统。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1，第一方面，本发明提供一种基于大数据的保险客户数据挖掘装置，包括获取系统1、划分系统2、挖掘系统3和推荐系统4，所述获取系统1、所述划分系统2、所述挖掘系统3和所述推荐系统4依次连接。
所述获取系统1，用于获取完成交易的客户的订单数据集合。
所述划分系统2，用于对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
所述挖掘系统3，用于从所述划分数据集合中确定客户参数值，并基于所述客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据。
所述推荐系统4，基于所述挖掘数据生成需求推荐项目。
具体的，所述获取系统1获取完成交易的客户的订单数据集合；所述划分系统2对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合；所述挖掘系统3从所述划分数据集合中确定客户参数值，并基于所述客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据；所述推荐系统4基于所述挖掘数据生成需求推荐项目，通过所述推荐系统4基于所述挖掘数据为客户提供需求推荐项目，工作人员可将所述需求推荐项目推荐给客户，增加了业务谈成率，解决了现有的保险客户数据挖掘装置挖掘的数据中无法直观判断出客户未购买的保险项目，不利于业务的谈成问题。
请参阅图1，进一步的，所述推荐系统4包括项目提取模块5、项目框构建模块6、项目对应模块7和需求推荐模块8，所述项目提取模块5、所述项目框构建模块6、所述项目对应模块7和所述需求推荐模块8依次连接。
所述项目提取模块5，用于提取所述挖掘数据中客户购买的所有项目，得到项目参数。
所述项目框构建模块6，基于保险公司的所有项目构建项目框。
所述项目对应模块7，用于将所述项目参数对应至所述项目框内，得到客户偏好。
所述需求推荐模块8，基于所述客户偏好生成需求推荐项目。
具体的，所述项目提取模块5提取所述挖掘数据中客户购买的所有项目，得到项目参数；所述项目框构建模块6基于保险公司的所有项目构建项目框；所述项目对应模块7将所述项目参数对应至所述项目框内，即可直观得出客户未交易的项目的，同时基于客户的购买项目从未交易的项目未客户进行偏好推荐，得到客户偏好；所述需求推荐模块8基于所述客户偏好生成需求推荐项目，增加交易谈成率。
请参阅图1，进一步的，所述获取系统1包括数据获取模块9和数据清洗模块10，所述数据获取模块9和所述数据清洗模块10连接。
所述数据获取模块9，用于获取用于获取完成交易的客户的详情订单数据。
所述数据清洗模块10，用于对所述详情订单数据进行清洗，得到订单数据集合。
具体的，所述数据获取模块9获取用于获取完成交易的客户的详情订单数据；所述数据清洗模块10对所述详情订单数据进行清洗，滤除所述详情订单数据中的冗杂信息，保留所述详情订单数据中的有效信息，得到订单数据集合。
请参阅图1，进一步的，所述划分系统2包括相关提取模块11、计算模块12和数据划分模块13，所述相关提取模块11、所述计算模块12和所述数据划分模块13依次连接。
所述相关提取模块11，用于提取所述订单数据集合中客户的购买次数、购买项目、推荐成功次数、推荐购买项目和购买总额，得到提取数据。
所述计算模块12，基于所述提取数据计算客户的权重值。
所述数据划分模块13，基于所述权重对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
具体的，所述相关提取模块11提取所述订单数据集合中客户的购买次数、购买项目、推荐成功次数、推荐购买项目和购买总额，得到提取数据。所述计算模块12，基于所述提取数据和预先设置的各参数的权重系数计算客户的权重值。所述数据划分模块13基于所述权重对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
计算客户的权重值的计算公式如下：M＝a*x1+b*x2+c*x3。
其中，M表示客户的权重值，a表示客户的购买次数，x1表示客户的购买次数的权重系数，b表示向其他客户推荐成功次数，x2表示客户向其他客户推荐成功次数的权重系数，c表示客户的购买总额，x3表示客户的购买总额的权重系数。
请参阅图1，进一步的，所述挖掘系统3包括参数提取模块14、归一化模块15和数据挖掘模块16，所述参数提取模块14、所述归一化模块15和所述数据挖掘模块16依次连接。
所述参数提取模块14，用于提取所述划分数据集合的客户参数值。
所述归一化模块15，用于对所述客户参数值进行归一化处理，得到归一化矩阵。
所述数据挖掘模块16，用于对所述归一化矩阵进行挖掘，得到相似矩阵，并对所述相似矩阵进行聚类分析，得到挖掘数据。
具体的，所述参数提取模块14提取所述划分数据集合的客户参数值；所述归一化模块15对所述客户参数值进行归一化处理，得到归一化矩阵；所述数据挖掘模块16对所述归一化矩阵进行挖掘，得到相似矩阵，并基于预先设置的模糊数据挖掘算法对所述相似矩阵进行聚类分析，得到挖掘数据。
请参阅图1，进一步的，所述推荐系统4还包括优惠政策模块17和模拟模块18，所述优惠政策模块17和所述模拟模块18连接。
所述优惠政策模块17，基于所述需求推荐项目生成多个优惠政策。
所述模拟模块18，用于对多个所述优惠政策进行模拟后选出最优优惠政策。
具体的，所述优惠政策模块17基于所述需求推荐项目生成多个优惠政策；所述模拟模块18对多个所述优惠政策进行模拟后选出最优优惠政策，通过对客户推荐最优优惠政策，使得用户以低价购买保险项目，有利于促进业务的谈成。
请参阅图2，进一步的，所述优惠政策模块17包括征信单元19、判断单元20和政策生成单元21，所述征信单元19、所述判断单元20和所述政策生成单元21依次连接。
所述征信单元19，用于获取客户的信誉分。
所述判断单元20，基于所述信誉分判断用户是否满足优惠政策要求，若满足所述优惠政策要求，则执行所述政策生成单元21。
所述政策生成单元21，基于所述需求推荐项目生成多个优惠政策。
具体的，所述征信单元19获取客户的信誉分；所述判断单元20基于所述信誉分判断用户是否满足优惠政策要求，若满足所述优惠政策要求，则执行所述政策生成单元21；所述政策生成单元21基于所述需求推荐项目生成多个优惠政策，由于保险是长期支付的过程，当用户的信誉度通过才能使用优惠政策进行优惠，从而进行正常交易，对于信誉度低的客户需要通过工作人员进行情况了解后，如工作人员判定可进行优惠，则可触发所述生成单元进行优惠，增加交易的稳定性。
请参阅图1，进一步的，所述基于大数据的保险客户数据挖掘装置还包括储存系统22，所述储存系统22与所述挖掘系统3连接。
所述储存系统22，用于储存所述挖掘数据。
具体的，通过所述储存系统22可储存所述挖掘数据，同时同步用户购买的所述需求推荐项目的交易数据。
请参阅图3，第二方面，本发明提供了一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法，包括以下步骤：S1通过获取系统1获取完成交易的客户的订单数据集合。
具体的，所述数据获取模块9获取用于获取完成交易的客户的详情订单数据。所述数据清洗模块10对所述详情订单数据进行清洗，滤除所述详情订单数据中的冗杂信息，保留所述详情订单数据中的有效信息，得到订单数据集合。
S2通过划分系统2对订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
具体的，所述相关提取模块11提取所述订单数据集合中客户的购买次数、购买项目、推荐成功次数、推荐购买项目和购买总额，得到提取数据。所述计算模块12，基于所述提取数据和预先设置的各参数的权重系数计算客户的权重值。所述数据划分模块13基于所述权重对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
S3通过挖掘系统3从划分数据集合中确定客户参数值，并基于客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据。
具体的，所述参数提取模块14提取所述划分数据集合的客户参数值。所述归一化模块15对所述客户参数值进行归一化处理，得到归一化矩阵。所述数据挖掘模块16对所述归一化矩阵进行挖掘，得到相似矩阵，并基于预先设置的模糊数据挖掘算法对所述相似矩阵进行聚类分析，得到挖掘数据。
S4通过推荐系统4基于挖掘数据生成需求推荐项目。
具体的，所述项目提取模块5提取所述挖掘数据中客户购买的所有项目，得到项目参数。所述项目框构建模块6基于保险公司的所有项目构建项目框。所述项目对应模块7将所述项目参数对应至所述项目框内，即可直观得出客户未交易的项目的，同时基于客户的购买项目从未交易的项目未客户进行偏好推荐，得到客户偏好。所述需求推荐基于所述客户偏好生成需求推荐项目，增加交易谈成率。
以上所揭露的仅为本发明一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法与装置较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (6)

1.一种基于大数据的保险客户数据挖掘装置，其特征在于，
包括获取系统、划分系统、挖掘系统和推荐系统，所述获取系统、所述划分系统、所述挖掘系统和所述推荐系统依次连接；
所述获取系统，用于获取完成交易的客户的订单数据集合；
所述划分系统，用于对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合；
所述挖掘系统，用于从所述划分数据集合中确定客户参数值，并基于所述客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据；
所述推荐系统，基于所述挖掘数据生成需求推荐项目。
2.如权利要求1所述的基于大数据的保险客户数据挖掘装置，其特征在于，
所述推荐系统包括项目提取模块、项目框构建模块、项目对应模块和需求推荐模块，所述项目提取模块、所述项目框构建模块、所述项目对应模块和所述需求推荐模块依次连接；
所述项目提取模块，用于提取所述挖掘数据中客户购买的所有项目，得到项目参数；
所述项目框构建模块，基于保险公司的所有项目构建项目框；
所述项目对应模块，用于将所述项目参数对应至所述项目框内，得到客户偏好；
所述需求推荐模块，基于所述客户偏好生成需求推荐项目。
3.如权利要求2所述的基于大数据的保险客户数据挖掘装置，其特征在于，
所述获取系统包括数据获取模块和数据清洗模块，所述数据获取模块和所述数据清洗模块连接；
所述数据获取模块，用于获取用于获取完成交易的客户的详情订单数据；
所述数据清洗模块，用于对所述详情订单数据进行清洗，得到订单数据集合。
4.如权利要求3所述的基于大数据的保险客户数据挖掘装置，其特征在于，
所述划分系统包括相关提取模块、计算模块和数据划分模块，所述相关提取模块、所述计算模块和所述数据划分模块依次连接；
所述相关提取模块，用于提取所述订单数据集合中客户的购买次数、购买项目、推荐成功次数、推荐购买项目和购买总额，得到提取数据；
所述计算模块，基于所述提取数据计算客户的权重值；
所述数据划分模块，基于所述权重对所述订单数据集合进行划分，得到划分数据集合。
5.如权利要求4所述的基于大数据的保险客户数据挖掘装置，其特征在于，
所述挖掘系统包括参数提取模块、归一化模块和数据挖掘模块，所述参数提取模块、所述归一化模块和所述数据挖掘模块依次连接；
所述参数提取模块，用于提取所述划分数据集合的客户参数值；
所述归一化模块，用于对所述客户参数值进行归一化处理，得到归一化矩阵；
所述数据挖掘模块，用于对所述归一化矩阵进行挖掘，得到相似矩阵，并对所述相似矩阵进行聚类分析，得到挖掘数据。
6.一种基于大数据的保险客户数据挖掘方法，应用于权利要求5所述的基于大数据的保险客户数据挖掘装置，其特征在于，包括以下步骤：
通过获取系统获取完成交易的客户的订单数据集合；
通过划分系统对订单数据集合进行划分，得到划分数据集合；
通过挖掘系统从划分数据集合中确定客户参数值，并基于客户参数值进行数据挖掘，得到挖掘数据；
通过推荐系统基于挖掘数据生成需求推荐项目。
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