基于粗糙集的车险潜在客户数据挖掘方法

为了从现有的CRM系统中发现潜在的车辆保险客户,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法。利用粗糙集在知识系统中特有的分类特性,经对数据的预处理,较好地解决了样本数据中存在的属性不均衡及反向样本给数据挖掘带来的负面影响。以著名的The Insurance CompanyBenchmark(COIL 2000)作为测试数据集,经编程构建了数据挖掘模型,对客户社会背景和保单数据进行了综合挖掘测试。结果表明利用粗糙集理论对知识的分类能力,可以挖掘出数据集中潜在的对车辆保险感兴趣的客户,并给出样本分类的包含度。