Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 64 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Ứng Dụng Phân Cụm Dữ Liệu Trong Quản Lý Bảo Hiểm Tại Công Ty Bảo Việt Nhân Thọ Hà Nội

Tác giả: ĐỖ PHƯƠNG DUNG

Lĩnh vực: KHOA HỌC MÁY TÍNH

Nội dung tài liệu:

Luận văn này trình bày về việc ứng dụng phương pháp phân cụm dữ liệu (Data Clustering) trong quản lý bảo hiểm tại Công ty Bảo Việt Nhân Thọ Hà Nội. Phân cụm dữ liệu được giới thiệu như một kỹ thuật quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu (Data Mining), có khả năng nhóm các đối tượng tương tự nhau vào cùng một cụm, giúp phân tích và đưa ra các đánh giá hữu ích.

Đề tài tập trung vào việc phân tích nhóm khách hàng có sự tương đồng cao nhất, dựa trên các tiêu chí như độ tuổi, số tiền bảo hiểm và thời gian tham gia. Mục tiêu là cung cấp cơ sở cho các chuyên gia đưa ra những đánh giá khách quan, hỗ trợ hoạt động kinh doanh của công ty bảo hiểm.

Nội dung luận văn bao gồm các chương về tổng quan khám phá tri thức và khai phá dữ liệu, khái niệm và thuật toán phân cụm dữ liệu, cùng với bài toán ứng dụng cụ thể trong ngành bảo hiểm.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cam đoan
  • Lời cảm ơn
  • Mục lục
  • Danh mục các từ viết tắt
  • Danh mục hình vẽ
  • Mở đầu
  • Chương 1: Tổng quan về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu
    • 1.1. Giới thiệu chung về khám phá tri thức và khai phá dữ liệu
    • 1.2. Quá trình khám phá tri thức
    • 1.3. Quá trình khai phá dữ liệu
    • 1.4. Các phương pháp khai phá dữ liệu
    • 1.5. Các lĩnh vực ứng dụng thực tiễn của KPDL
    • 1.6. Các hướng tiếp cận cơ bản và kỹ thuật áp dụng trong KPDL
    • 1.7. Kết luận
  • Chương 2: Phân cụm dữ liệu và các thuật toán trong phân cụm dữ liệu
    • 2.1. Khái niệm và mục tiêu của phân cụm dữ liệu
    • 2.2. Các ứng dụng của phân cụm dữ liệu
    • 2.3. Các yêu cầu của phân cụm
    • 2.4. Những kỹ thuật tiếp cận trong phân cụm dữ liệu
      • 2.4.1. Phương pháp phân cụm phân hoạch
      • 2.4.2. Phương pháp phân cụm phân cấp
      • 2.4.3. Phương pháp phân cụm dựa trên mật độ
      • 2.4.4. Phương pháp phân cụm dựa trên lưới
      • 2.4.5. Phương pháp phân cụm dựa trên mô hình
      • 2.4.6. Phương pháp phân cụm có dữ liệu rằng buộc
  • Chương 3: Bài toán ứng dụng
    • 3.1. Đặt bài toán
    • 3.2. Giải quyết bài toán
    • 3.3. Lý thuyết áp dụng
    • 3.4. Chương trình ứng dụng
    • 3.5. Đánh giá kết quả
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo
  • Tài liệu tham khảo
  • Phụ lục
    • Phụ lục 1: Hướng dẫn sử dụng chương trình
    • Phụ lục 2: Mã nguồn trang Phân cụm của chương trình