广州人寿保险业务数据仓库系统的研究与实现

摘要

数据挖掘作为一种知识发现技术，能够从企业的庞大数据库中发现隐含的、未知的、潜在的有应用价值的模式或规则，为企业进行决策提供科学依据。 目前中国的保险市场空前繁荣，保险企业间竞争激烈，产品同质化严重。企业竞争优势在于充分挖掘新产品、新市场、新客户，充分发挥产品优势与地区优势，并尽最大可能集中优势资源发展优势业务。这是企业成功的关键因素。 本文结合保险领域的数据特性——数据量大、数据结构复杂等，基于数据仓库、OLAP技术及数据挖掘理论，探讨如何利用保险业务数据建立数据仓库、并在数据仓库的基础上应用OLAP与数据挖掘技术，以指导日常业务的分析与决策。 论文首先归纳总结了现有的数据仓库、数据挖掘及OLAP技术的理论基础，然后按软件工程生命周期从需求收集、需求分析、设计及实现等各个过程，重点介绍了广州人寿保险业务数据仓库系统。本人全程参与了需求分析、设计过程，并在项目管理方面起到主导作用。 该系统自2005年经过近半年的努力工作后成功上线启用，并经过后期不断的改进和完善，在广州人寿保险公司实际销售经营业务中起到相当大的指导作用，成为广州公司各级主管业务分析与决策的好帮手，受到各级用户的好评。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章引言

1.1问题的提出

1.2目前国内外数据仓库、数据挖掘应用的现状

1.3背景、目的和意义

1.4本文的主要工作

1.5本人在项目中的主要工作

1.6本章小结

第二章技术理论基础

2.1商业智能

2.2数据仓库

2.3数据挖掘

2.4 OLAP技术

2.5数据结果可视化与报表管理

2.6区域营销分类与市场差异化营销战略

2.7寿险产品分类与产品差异化营销战略

2.8本章小结

第三章设计模式

3.1数据仓库设计与原理

3.2 OLAP设计与管理

3.3 ETL设计与管理

3.4本章小结

第四章系统需求与分析

4.1用户需求

4.2系统各部分的简单描述

4.3本章小结

第五章系统设计

5.1系统的设计

5.2 ETL设计

5.3数据仓库设计

5.4 OLAP设计

5.5报表管理

5.6 DATA MINING设计

5.7系统开发环境与运行环境

5.8本章小结

第六章系统的功能实现

6.1 ETL过程

6.2报表处理功能

6.3数据挖掘分析

6.4本章小结

第七章结束语及展望

7.1结束语

7.2展望

参考文献

致谢