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    題名: 人壽客群與商品搭售分析-以C人壽資料為例
    The Opportunity Analysis of Life Insurance and Client Management- Take C Company as an Example
    作者: 張雅鈞
    貢獻者: 鄭宇庭
    張雅鈞
    關鍵詞: 資料採礦
    壽險集群分析
    關聯分析
    日期: 2016
    上傳時間: 2016-07-01 16:10:23 (UTC+8)
    摘要: 由於近年來大家對於「保險」一詞之觀念由負面逐漸轉為正面的保障,且因 為金管理機構的開放,使得保險業者成立家數變動幅度大,且由於法規鬆綁,能 夠提供之保險產品類型與銷售通路亦逐漸多元化,導致保險業者競爭激烈。而隨 著電腦技術進步及資料採礦技術蓬勃發展,許多公司積極投入資源,企圖利用資 料採礦技術從龐大資料中挖掘出新發現,藉以提供有用的資訊,作為公司決策的 依據,為公司創造出新的商機。因此善用現有資源,針對特定族群予以最適當及 最能滿足其需求的商品是保險業者最重要的目標。本研究期望針對最具潛力的族 群-年輕族群,利用資料採礦技術中之集群分析將其分群,並統整歸納出群集內 的共同特徵或特性,藉此描繪出不同類型的族群以更瞭解其需求。並利用關聯分 析法分析族群內保險商品購買情形,以做為保險業者針對此年輕客群中的不同族 群間保險商品之商品組合及未來商品規劃之策略建議。
    本研究結果之總結發現,此年輕客群中上可分類成三個子集群,而三個之間 的特徵描述如下:A 集群:低風險、高忠誠度、重視退休養老生活的人。B 集群: 高風險、低忠誠度、重視身體健康的人。C 集群:高風險、低忠誠度、具投資理 財觀念的人。而根據此集群分類後之結果,利用關聯分析找出其保險商品最適合 之搭售組合。
    參考文獻: 一、中文文獻
    1. 何玉芝,2003,資料採礦實務應用-以關聯規則分析 E-ICP 商品消費資料, 政治大學統計學研究所碩士論文。
    2. 林欽森,2002,人壽保險公司資產管理之個案研究,政治大學經營管理碩士 學程碩士論文。
    3. 保險業家數及其分支機構統計表,2015,保險局壽險監理組。
    4. 壽險業業績統計表,2015,中華民國人壽保險商業同業公會。
    5. 賴思穎,2015,應用集群分析於商業套餐設計之研究,政治大學統計學系碩士班碩士論文。
    6. 賴柏龍,2016,應用資料採礦於零售通路業之商品例矩陣分析,政治大學企業管理研究所碩士論文。
    7. 謝邦昌,2002,聚焦 Data Mining: Data Mining 觀念、方法及技術,應用實例(上篇),中國統計,(5),51-52。
    8. 謝邦昌、鄭宇庭、蘇志雄,2009,Data Mining 概述-以 Clementine12.0 為例,中華資料採礦協會。
    二、英文文獻
    1. Berry, Michael J.A., Linoff, Gordon S.(1997), Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Support, U.S.A., John Wiley & Sons, Inc.
    2. Frawley, William J., Piatetsky-Shapiro, Gregory., Matheus, Christopher J.(1992), “Knowledge Discovery in Databases: An Overview” AAAI, Vol.3, No.3, 58.
    3. Kleissner, C., (1998) Data mining for the enterprise, Kohala Coast, HI, IEEE.
    4. MacQueen, J.,(1967) Some Methods for Classification and Analysis of Multivariate Observations, Los Angeles.
    5. Wirth, Rudiger., Hipp, Jochen.(2000), CRISP-DM: Towards a Standard Process Model for Data Mining.
    描述: 碩士
    國立政治大學
    企業管理研究所(MBA學位學程)
    103363080
    資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0103363080
    資料類型: thesis
    顯示於類別:[企業管理研究所(MBA學位學程)] 學位論文

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