保险行业

如何用数据挖掘在保险理赔中实现，对不同类客户进行分析，从而得出不同客户的保费

随着技术的进步，某保险行业客户正在实施Oracle10g RAC集群，这是一份详细的实施手册。

数据仓库在金融领域广泛应用于客户分析、账户分析、证券交易数据分析及非资金交易分析等关键领域，为客户提供个性化投资建议。在保险业，数据仓库支持查询、统计、报表和风险分析，帮助保险公司预测发展趋势和优化经营策略。在银行和税务领域，数据仓库帮助管理风险、科学决策和税收预测，实现精准征收和管理。

IIW2003_WhitePaper 其实挺适合做保险行业的数据仓库方案的，尤其是对于想了解如何优化客户关系管理的开发者来说。这份由 IBM 发布的白皮书，详细了如何通过整合来自不同操作系统的数据，保险公司更好地客户需求与行为。通过这份文档，你能了解数据仓库的运作原理，尤其是它是如何为决策支持，提升服务质量和市场竞争力的。它的架构设计有意思，层次分明，每一层都为不同的业务需求了强有力的支撑。如果你有兴趣深入了解客户关系管理，或者想看看如何利用数据仓库实现高效的数据，IIW2003 的内容会给你多启发。

SQL Server 2005 的 BI 工具里，数据挖掘功能是真的挺强的。尤其是你想在保险行业里搞点花活——比如预测客户买哪类险，险种之间的搭配关系，用它准没错。 BI 里的数据挖掘，说白了就是在大堆数据里找规律。SQL Server 2005 支持的算法也比较丰富，比如决策树、聚类、贝叶斯、神经网络，甚至还有关联规则这种适合搞商品搭配的。 在这个课程里，建模流程讲得蛮清楚，从头教你在Visual Studio里一步步搞出一个完整的数据挖掘结构。数据源怎么连、模型怎么建、算法怎么选，全都一条龙服务。 比如你想预测“某个客户下一步买哪类险”，用决策树就比较直观；想看看哪些险种经常一起卖，可以上

在人工智能、无人驾驶技术等新兴科技的推动下，第四次工业革命正在蓬勃发展。中国作为这一革命的重要试验场，正在深刻改变保险生态环境，解决行业痛点，并重新定义保险的传统使命。科技改变保险，保险改变生活。

保险名单统计 access 工具的核心，就是方便你快速筛出没有参加保险的人。界面简单清爽，功能也比较直接，支持导入 Excel，一键筛选异常名单，响应也快，适合 HR 或数据岗做临时报表用。 Excel 的导入逻辑得还不错，字段匹配用的是模糊匹配+提示联想，不容易出错。数据用的是VBA 脚本+Access SQL混合方案，小巧但效率高。 遇到类似“临时出名单”的需求，比如部门突击要报个没买保险的员工表，直接扔 Excel 进去就能出结果。不用写公式，不用查 SQL，省心。 还有个亮点是导出格式可配置，你可以定制字段顺序、日期格式，甚至连是否带标题都能调，适配不同报表需求，蛮贴心的。 如果你想更

1.1 工程排污费1.2 社会保障费(1) 养老保险费(2) 失业保险费(3) 医疗保险费1.3 住房公积金1.4 工伤保险2 税金分部分项工程费+措施项目费+其他项目费+规费注：根据建设部、财政部发布的《建筑安装工程费用组成》（建标[2003]206号）的规定，“计算基础”可为“直接费”， “人工费”或“人工费+机械费”表-13

失业保险系统数据库设计详解提供了关于如何构建一个高效的失业保险系统的全面指南。涵盖了数据库设计的各个方面，包括数据结构、关系模型和查询优化策略。通过详细讨论各种设计选择和最佳实践，读者可以深入了解如何在保障失业人员权益的同时，提高系统的性能和效率。

在金融行业和制造业中，商务智能解决方案的演示文档展示了其在数据分析和业务优化方面的关键作用。