English  |  正體中文  |  简体中文  |  Post-Print筆數 : 27 |  Items with full text/Total items : 109952/140887 (78%)
Visitors : 46300358      Online Users : 1684
RC Version 6.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
Scope Tips:
  • please add "double quotation mark" for query phrases to get precise results
  • please goto advance search for comprehansive author search
  • Adv. Search
    HomeLoginUploadHelpAboutAdminister Goto mobile version
    Please use this identifier to cite or link to this item: https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/98694


    Title: 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
    Authors: 張雅鈞
    Contributors: 鄭宇庭
    張雅鈞
    Keywords: 資料採礦
    壽險集群分析
    關聯分析
    Date: 2016
    Issue Date: 2016-07-01 16:10:23 (UTC+8)
    Abstract: 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。
    第壹章 緒論 1
    第一節 研究背景與動機 1
    第二節 研究目的 2
    第三節 研究流程 2
    第貳章 文獻探討 4
    第一節 資料採礦之概述 4
    第二節 台灣壽險產業現況 10
    第三節 相關文獻探討與回顧 19
    第參章 研究方法 21
    第一節 資料來源 21
    第二節 研究架構 21
    第三節 操作性變數定義 22
    第四節 分析模型介紹 29
    第肆章 實證分析 34
    第一節 敘述性統計分析 34
    第二節 集群分析 38
    第三節 關聯規則分析 46
    第伍章 結論與建議 51
    第一節 結論 51
    第二節 建議 52
    Reference: 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.
    Description: 碩士
    國立政治大學
    企業管理研究所(MBA學位學程)
    103363080
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0103363080
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[企業管理研究所(MBA學位學程)] 學位論文

    Files in This Item:

    File SizeFormat
    index.html0KbHTML2434View/Open


    All items in 政大典藏 are protected by copyright, with all rights reserved.


    社群 sharing

    著作權政策宣告 Copyright Announcement
    1.本網站之數位內容為國立政治大學所收錄之機構典藏,無償提供學術研究與公眾教育等公益性使用,惟仍請適度,合理使用本網站之內容,以尊重著作權人之權益。商業上之利用,則請先取得著作權人之授權。
    The digital content of this website is part of National Chengchi University Institutional Repository. It provides free access to academic research and public education for non-commercial use. Please utilize it in a proper and reasonable manner and respect the rights of copyright owners. For commercial use, please obtain authorization from the copyright owner in advance.

    2.本網站之製作,已盡力防止侵害著作權人之權益,如仍發現本網站之數位內容有侵害著作權人權益情事者,請權利人通知本網站維護人員(nccur@nccu.edu.tw),維護人員將立即採取移除該數位著作等補救措施。
    NCCU Institutional Repository is made to protect the interests of copyright owners. If you believe that any material on the website infringes copyright, please contact our staff(nccur@nccu.edu.tw). We will remove the work from the repository and investigate your claim.
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - Feedback