数据挖掘在医保社保的成功案例
国外保险业中的成功案例简介
GIGNA Healthcare 通过数据挖掘技术来简化医疗管理报告的生成，提高报告的准确度和生成速度，从而帮组公司将投资回报率提高到100-200%。
土耳其的AXA OYAK 利用数据挖掘技术提高市场份额，提高销售利润，并且对理赔客户进行欺诈识别，降低赔付风险。
西班牙的AXA Segurosse Inversiones 保险公司利用数据挖掘技术分析政策变动对消费者行为的影响，以减小政策风险，并且据此分析市场机会，为消费者提供适合他们的保险产品，从而提高投资回报率。
澳大利亚的Allianz Elementer 保险公司和Blue Cross and Blue Shield of Florida 保险公司利用数据挖掘工具对客户忠诚度、客户细分和客户保持进行分析，以减少客户流失。
美国的All State Financial 保险公司利用数据挖掘技术对不同客户的消费特征进行分析，制定BTB销售策略和交叉销售策略，保证公司是在最能给公司创造收益的客户集中地地区运营。
Coface 保险公司利用数据挖掘技术对客户进行风险评估，为制定费率及李培策略提供依据。
斯堪的维也纳最成功的保险公司Codan 通过建立数据仓库，来选择客户，并且对风险做出正确的评估和定价，以此提高服务，减低开销。
法国的Groupama 保险公司利用数据挖掘技术对客户行为和客户价值进行分析，为公司提供销售决策支持。
美国的一家健康医疗保险（HCSC）通过数据挖掘技术来提高识别欺诈性的健康医疗索赔的准确性和效率，从而每年能够减少几百万美元的赔付，进而降低投保人的保险费用。
美国的菲尔曼基金保险公司运用数据挖掘系统对欺诈行为和代为追偿进行分析，应用这个系统的结果是：该解决方案通过提高菲尔曼基金公司的财务和经营报告能力所节约的成本和增加的收入，每年累计为2-3千万美元。菲尔曼基金保险公司反欺诈及代为追偿的作用是预计每年为公司减少欺诈行为造成的损失70万美元，同时每年实现2百万美元的代位追偿收入。
美国Empire Blue Cross公司是美国最大的医疗保险公司，利用数据挖掘技术，1997年共计节省了3850万美元的浮滥理赔支出，同时也根据数据挖掘的模型成功告发了不实开立医疗凭据的医生。
美国HCFA才用了VIS解决方案，开发了SGI MineSet系统，用于实现对医保数据的数据挖掘和数据可视化，主要是为了发现在医疗保险领域中的欺诈和滥用浪费现象。
澳大利亚HIC 才用了ACSys系统，利用统计，分类，关联规则以及回归等方法预测医疗保险欺诈。
数据挖掘技术在我国银行业中的应用
数据挖掘技术在我国银行业中的应用 发表时间：2018-05-08T09:30:18.120Z 来源：《知识－力量》2018年2月下作者：郭晓雨李玥[导读] 在如今这个社会，计算机科学的应用已经渗透到了经济生活中的各个方面，并大幅度地提高了我们生活的质量和办事的效率 郭晓雨李玥 （吉林大学） 摘要：在如今这个社会，计算机科学的应用已经渗透到了经济生活中的各个方面，并大幅度地提高了我们生活的质量和办事的效率，促进了经济的快速增长。尤其是对于银行业来说，每天都面对着众多的数据，来自客户的，来自社会的或者是来自市场的，这些数据如果没有被合理的采集与分类，可能就会形成一定的“数据垃圾”，对银行业来说不但没有用处，更是一种负担，因此“数据挖掘技术”的出现很好的解决了这一难题并且被应用在了银行的信用评级，客户交流，监管等许多方面，并且取得了十分不错的效果。关键词：数据挖掘技术商业银行信用评估 一、数据挖掘技术的综述 数据挖掘过程实际上就是从大量的，不完全有效的，有噪点的，或者模糊的，随机的数据库中识别出有效的，有用的信息的过程，这一过程可以涉及到众多学科，是一门交叉型新兴学科。同时，不像SQL仅仅将数据进行规整，数据挖掘技术是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索，以此来寻求因果与预测未来。 实际上，数据挖掘都是要运用某种特定的工具来实现的，因此对数据挖掘工具的选择也是至关重要的，数据挖掘工具一般分为两种：专用型和通用性。通用型数据挖掘工具是最被广泛运用的，也占有最大的市场，因为可用于大部分的数据，因此操作比较方便，专用型数据挖掘工具则是针对某种特定的挖掘过程，特殊的数据，在选择数据挖掘工具的时候要着重考虑这种工具对于此问题的处理能力和工具可以产生的模式种类的数量。 二、银行业中对个人信用评级体系的建立 商业银行的经营状况与其所承担的风险是息息相关，因此对其客户进行评级在这之中显得至关重要，从客户的收入，历史信用记录，职业，家庭等方面进行综合的考虑来估计其贷款偿还的可能性，如果客户的风险过大，那么这个客户所带来的负收益的可能性就会大于其正收益的可能性，银行就可以对是否接受这名顾客的业务进行评估，而影响个人信用评级的主要因素有如下： 1.个人收入：个人收入是银行对个人信用评级的关键要素，但是并不仅仅限于当事人当前的收入的多少，收入的稳定性和对未来收入的预测也是一项考量标准。 2.家庭：因为在借款人没有能力偿还还款的时候，家庭成员有很大的可能性为其还款，同时家庭的整体的教育环境也影响着借款人的道德修养和对法律的了解程度，简介影响着贷款人还款的可能性。 3.个人财产状况：当借款人流动资产不足以偿还贷款的时候，其固定资产比如房子，车辆也可以做为抵押或者出售其固定资产来被迫履行这一义务，因此当借款人的个人财产金额大的情况下，他的信用额度也会较高。 4.就职状况：一个人的职业的具体情况和其偿还贷款的能力也息息相关，对于一个自由职业的人来说，由于其收入的波动，就会有更大的几率拖欠贷款，但是对于那些例如公务员固定的职业，他们得到信用贷款的可能性就会更大一些。 三、数据挖掘方法在银行中的具体应用 其实数据挖掘技术在银行业的发展是相当重要的，因为对于银行业来说，数据量是非常大的，并且很杂乱，因此通过数据挖掘技术可以从大量繁琐的数据中得到有效的信息并且减少处理过程中不必要的麻烦，也提高了银行业运作的整体的效率。比如用于对客户的信用进行评估以此来减少风险的发生，从而提高银行的效率与盈利，并且也可以有效的进行与客户之间关系的管理。在银行业中，根据客户的基本信息，贷款情况和还款情况可以对信用贷款的风险进行评估，在我国，通常可以将贷款分为五类，又称为“五级分类制度”：正常，关注，次级，可疑和损失。其中正常是指有很大的几率会按时还款的贷款，“关注”等级中存在着一些不利因素，但是还不能确定这些因素是否会对贷款的偿还造成影响，次级指明出现了明显的问题来阻碍贷款的正常还款，当到达了“损失”级别的时候，意味着贷款在正常情况下是无法被归还的，即使归还，可能也只是很少的一小部分。 （一）决策树模型 决策树算法因为简单高效的特点，是数据挖掘算法中最被广泛应用的一种方法。决策树算法中很重要的一种方法是ID3算法，这种算法首先要找出最有判别力的属性，然后对数据进行划分成多个子集，然后再在每个子集中找出最具有判断力的属性，不断地划分，直到每个子集中包含的数据类型完全一致为止。首先明确的是对于大部分银行来说，内部的数据来源并不是唯一的渠道，还可以从外部调用到大范围的数据，用这些数据进行挖掘能得到更加有效地信息。 （二）神经网络模型 神经网络模型类似于决策树结构，同样是利用分割后的训练数据结构建构的。在建构的过程中，需要选择快速建模方式，通常设定准确性Alpha为90%作为终止条件。然后利用测试数据集中进行测试，对模型进行评估，得到一个最佳的模型。 （三）Logistic模型 同样也是经过分割后的“训练数据集”，在选择模型区的时候选择Logistic节点，进行建模分析，在建模过程中，选择专家模式并且进行相应的参数设置，之后进行数据集的测试，评估该模型，获得最佳模型。 （四）对三种模型的对比分析 1、模型的准确率 Logistic模型的准确率是最高的，神经网络模型的准确率是最低的，但是实际上，三种模型的准确率的差距并不是很大，因此这三种方法在准确率方面并不会有较大的影响。
2018年医疗保险工作计划
2018年医保工作计划 一、定期进行政策宣传 1、对医护人员进行医保政策宣传，及时传达新政策。 2、定期对医护人员进行医保工作反馈，让医护人员知晓社保处审核过程中发现的有关医疗质量的内容。 二、强化业务培训 1、组织对相关医护人员进行业务培训，要求医护人员全面掌握医保政策、制度。 2、加强医保管理科内部培训，业务骨必须懂政策、懂管理、会操作，以适合基本医疗制度建设的需要。 三、提供优质化服务 1、建立科学、合理、简便、易行的结算工作流程。 2、制定相关医保流程图，并上墙张贴。 3、强化服务台工作服务礼仪及医保政策的宣传。 四、加强监管力度 1、完善制定医保管理处罚制度。 2、定期总结分析近期工作中存在的问题，把各项政策措施落到实处。 3、定期考评医疗保险服务（服务态度、医疗质量、费用控制等）。 4、加强对农合医保工作的日常检查: （1）加强病房管理，经常巡视病房，进行病床边政策宣传，征求病院意见及时解决问题，查有无挂床现象，有无冒名顶替现象。 （2）加强医保普通住院患者费用控制，进一步加强医保处方管理，杜绝出现不合理处方。特别加强对于抗菌药物
的合理应用，切实降低住院病人的次均费用。 （3）加强对科室的病历书写质量要求，减少在收费和记账工作中存在错误的可能。 （4）规范医务人员诊疗过程，做到合理检查，合理用药，合理治疗，让患者满意。发现不合理之处及时交责任医师进行修改。 5、按照上级医保部门的政策做好医保患者人次均费用、目录外指标的管理掌控，做到“三合理一满意”保障农合、医保病人的切身利益。 五、加强与人社局社保处联系沟通 1、政策、业务事项多请示，多学习。 2、方针、政策及要求及时、认真落实。 3、各项知识认真执行。
浅谈数据挖掘技术及其应用
浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，
个人医保工作计划
个人医保工作计划 篇一：XX医院医保工作计划 一、搞好城镇居民基本医疗保险工作城镇居民基本医疗保险工作涉及面宽、广，情况复杂，关系到千家万户的切身利益，我们要积极采取措施，保证城镇居民基本医疗保险的顺利启动和实施。二、抓好医保基金征收工作，完成劳动保障局下达的目标任务医疗保险基金是否按时到位，关系到我局医疗保险工作是否能正常运转，关系到广大参保人员的医疗待遇是否能落到实处，住院医疗费用是否能得到及时报销。XX年在巩固去年征收方式、征收成果的基础上，进一步扩大银行、财政等部门代扣代缴医保基金，彻底取消上门征收。 (一)目标任务基金征收3800万元(含清欠306万元)。 (二)落实措施： 1、及时做好全县乡(镇)政府、中小学校参保人员核对、工资调整、缴费基数确认。 2、做好全县各级各类参保人员医保基金征收预算，并积极协调财政落实好乡(镇)政府、中小学校、国有企业大病统筹移交人员、三类人员20XX年医疗预算补助。 3、积极主动做好财政医疗预算补助的划拨工作，力争按时间进度拨回。 4、进一步加强非国库直接划拨医保基金的参保单位基金征收、催收工作：①坚持缴纳医保基金与享受医保待遇平等原则; ②采取电话催收、按月发征收通知单，定期发催收通知单; ③做好国库、支付中心协助催收医保基金的协调工作;④调
动一切积极因素，动员一切可动员的力量，做好基金征收工作。三、做好扩面工作加大对私营企业、民营企业、乡镇企业和个体工商户的参保工作，动员符合对象和有条件的灵活就业人员参加医疗保险，做到应保尽保，扩大医保覆盖面，提高抵御风险的能力。 (一)继续深入到有意向要参保的单位进行面对面的宣传、动员，全面完成上级下达的扩面任务。 (二)做好新参保单位的人员工资、缴费基数、年龄和缴费年限等稽核工作。 (三)做好新参保单位参保人员的健康体检工作，严把关口。 (四)继续搞好大病统筹移交医保管理工作。四、严审核、强管理，保证基金合理使用一是增强责任心，提高审核质量，确保执行医保政策公平合理;二是提高工作效率，及时办理审核、审批、报帐手续;三是对县级及以上定点医院的住院费用按1020%的比例抽审，对乡镇卫生院、中心卫生院的费用全面审核，对费用异动的医院重点监控;四是加强对门诊特殊疾病待遇的审查和费用管理工作;五是做好《医疗服务协议》的签订、执行、监督履行协议工作;六是组织对定点医疗机构、定点药店和参保单位经办人员的业务培训和指导，方便参保人员就医购药。 篇二：XX年社保工作计划 篇一：区劳动和社会保障局XX年工作总结及XX年工作要点 区劳动和社会保障局XX年工作总结及XX年工作要点
企业数据挖掘应用方案
从定义到应用，数据挖掘的一次权威定义之旅。 目录 什么是数据挖掘 (2) 数据挖掘简介 (2) 展现形式 (5) 数据挖掘涉及的领域 (7) 什么是数据仓库？ (7) 数据立方体与OLAP (8) 数据挖掘解决的四大类问题 (10) CRISP-DM (18) 总结 (20)
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘简介 数据挖掘说的直白些就是在海量的数据中找到有价值的数据，为企业经营决策提供依据。 价值包括以下几类： 1、相关性 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分
析。相关性不等于因果性，也不是简单的个性化，相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面，相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。用于确定数据之间的变化情况，即其中一个属性或几个属性变化的是否会对其它属性造成影响，影响有多大。 下图就是相关性的示例： 2、趋势 是指将实际达到的结果，与不同时期财务报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定财务状况，经营成果和现金流量的变化趋势和变化规律的一种分析方法。可以通过拆线
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
浅谈银行业中数据挖掘的应用(一)
浅谈银行业中数据挖掘的应用(一) 论文关键词]论文关键词]银行业数据挖掘应用 论文摘要]数据挖掘是近年来出现的一种信息技术，在金融业有着较为广泛的应用。本文从银行业的角度出发，归纳了数据挖掘在银行应用的主要方面，并对数据挖掘在银行具体应用的几个阶段进行了阐述。 一、引言 数据挖掘（DataMining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据挖掘的重要应用领域。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。 二、数据挖掘在银行业应用的主要方面 现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。 （一）风险管理 数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。可通过构建信用评级模型，评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。一个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿还的贷款、信用调降报告历史记录、账户类型、收入水平及其他信息等。 对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。将顾客的海量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。以信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来决定是否接受申请，确定信用额度。过去，信用评分的工作由银行信贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提高模型的精度，满足信用评价的需求。 通过数据挖掘，还可以侦查异常的信用卡使用情况，确定极端客户的消费行为。根据历史统计数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，预防可能造成风险损失的客户。在对客户的资信调查和经营预测的基础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生。通过建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件，开展欺诈侦查分析，预防和控制资金非法流失。（二）客户管理 在银行客户管理生命周期的各个阶段，都会用到数据挖掘技术。 1．获取客户 发现和开拓新客户对任何一家银行来说都至关重要。通过探索性的数据挖掘方法，如自动探测聚类和购物篮分析，可以用来找出客户数据库中的特征，预测对于银行营销活动的响应率。那些被定为有利的特征可以与新的非客户群进行匹配，以增加营销活动的效果。 数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，可以根据事先设定的标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、成本等相关因素的分析、预测和优化，找到新的可赢利目标客户。 2．保留客户 通过数据挖掘，在发现流失客户的特征后，银行可以在具有相似特征的客户未流失之前，采取额外增值服务、特殊待遇和激励忠诚度等措施保留客户。比如，使用信用卡损耗模型，可以预测哪些客户将停止使用银行的信用卡，而转用竞争对手的卡，根据数据挖掘结果，银行
大数据挖掘商业案例
1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。
2021年社保工作计划范文7篇
社保工作计划范文7篇 日子如同白驹过隙，我们的工作又将迎来新的阶段，是时候开始写工作计划了。工作计划怎么写才不会千篇一律呢？下面是关于社保工作计划7篇，仅供参考，欢迎大家阅读。 十八大报告中提出了着力保障和改善民生，逐步实现全体人民共同富裕；要坚持为人民健康服务为方向，坚持预防为主，以农村为重点，推进医疗保障；全面建成覆盖城乡居民社会保障体系（医疗、养老）；要多谋民生之利，多解民生之忧，解决好人民最关心最直接最现实的利益问题，在学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居上持续取得进展，努力让人民过上更好生活。这些都是社保所长期的奋斗目标。 社保涵盖了社会保险、劳动就业、农村劳务等一系列工作。是与民生联系最紧密的，是农民最关心的工作，是政府稳定、社会发展的坚实后盾。所以社保在政府工作中是非常重要，必须做好的一项重要任务。 20xx年在镇党委政府和上级部门的指导和支持下，我镇社保所顺利完成上级下达的各项指标，20xx年社保所将继续努力，做好每一件事，为全面建设小康社会而奋斗。现将20xx年工作计划如下：
1、认真做好养老待遇领取人员的指纹采集工作 养老待遇领取人员的指纹采集工作是对全镇所有领取养老待遇人 员的脸谱和指纹进行采集，由于涉及面广、时间紧，要在6月份之前完成工作，是一项非常艰巨的任务。 2、保障市IT产业和县内重点企业用工 做好 ___，给农民工介绍市IT产业和县内重点企业的工作的同时，完成县上下达的任务。在20xx年度社保系统总结会的时候，罗局长 亲自交代在20xx要狠抓这项工作。由于现在很多年轻人都在 外面打工，家里剩下的都是老人和小孩。所以完成这项工作非常 有难度，必须要在镇党委政府的支持下和村上的大力配合下，做好用工企业、用工岗位、用工要求、工资收入等情况的宣传。 3、继续做好城乡居民养老保险的扩面工作和保费的征收工作 4、做好城乡居民医疗保险的参保缴费工作 5、启动新一轮外出务工人员意外伤害保险的参保
浅谈数据挖掘技术及其应用
１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38
金融行业数据挖掘应用
金融行业数据挖掘分析及其应用 目录 一、数据挖掘基本概念和应用意义 (2) 二、数据挖掘技术应用现状 (3) （一）数据挖掘在电信领域的应用 (3) （二）数据挖掘在竞技体育领域的应用 (4) （三）数据挖掘在金融领域的应用 (4) （四）国内外数据挖掘技术应用现状 (6) 三、数据挖掘探索和实践 (6) （一）数据挖掘在风险防范方面的应用 (7) （二）数据挖掘在市场营销方面的应用 (8) （三）数据挖掘在信息分析方面的应用 (10) （四）常规数据挖掘技术（数据匹配和筛选）的应用 (14) 四、数据挖掘应用建议 (15) （一）应用数据挖掘技术的可行性 (15) （二）应用数据挖掘技术的紧迫性 (16) （三）对全行推广应用数据挖掘技术的建议 (17) 1．加强宣传力度，唤醒利用信息资源意识 (17) 2．实施信息化经营管理，提高同业竞争力 (17) 3．加强技术和业务协同，把工作落到实处 (18) 4．把握自身特点，因地制宜开展挖掘工作 (18) 5．重视源头数据维护，提高数据信息质量 (19)
信息化时代的市场竞争自然离不开信息。问题是我们现在能获得的信息不是少了，而是多了。如何读懂这些信息、发现这些信息的含义成了难题。统计报表是从宏观角度解读数据信息，告诉我们事物整体的发展趋势，而数据挖掘则是从微观角度解读数据信息，描述个体之间的客观联系。正如望远镜让人们看到了遥远的天体活动，显微镜让人们分辨出细微的生命运动一样，两者都异常美妙。 一、数据挖掘基本概念和应用意义 数据挖掘技术出现于20世纪80年代后期，它是一项利用数学和计算机工具，从海量数据中寻找潜在规律的技术。它采用神经网络、决策树、聚类等模型算法，对海量数据和信息进行运算分析，从中归纳、总结出一些靠人工很难发现的规律。通常人们所说的数据挖掘，泛指从系统数据库中直接提取所需要的数据，或在此基础上进行筛选或过滤处理，得到所要的结果。利用数据挖掘技术，可以帮助我们发掘信息资源宝库，进一步发挥数据和信息“满足监管要求、提供决策支持、引导经营管理”的作用。小平同志早在上世纪八十年代就指出，“开发信息资源，服务四化建设。”他敏锐地意识到信息是一种有待开发利用的资源，并且可以直接服务于当今最先进的生产力。 从信息供给方面看，近些年来，加快了信息化发展，日常工作中积累了大量业务数据和信息。除了满足统计报表编制、业务查询需要外，如何有效地发掘、利用这部分信息资源，更大地发挥它们的作用，是逐步走向信息化之后面临的一个新课题。从信息需求方面看，
数据挖掘商业案例
金融行业应用 1.前言 随着中国加入WTO，国内金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易网站、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。
2020年医保工作计划免费模板_工作计划
2020年医保工作计划免费模板医保是保障人们看病的重要途径，那么医保工作计划怎么制定呢?下面是橙子收集整理的医保工作计划免费参考模板，欢迎阅读。 医保工作计划篇一：街道办医保工作计划 20XX年，街道办事处医保所在区医保局的正确领导下，团结一心，取得了优秀的成绩。20XX 年，我们将进一步明确工作目标，理清工作思路，调整工作重点，采取有效措施，努力开拓进取，真抓实干，圆满完成全年工作任务。 一、提高工作标准，创建人民满意办所 一是加强学习，不断增强本所人员的素质，能够熟练地掌握和运用医疗保险知识，准确理解和执行有关政策。二是树立好形象。增强工作责任心，实事求是，不谋私利，笑脸迎人，秉公办事，不断提高办事效率。 二、努力扩大覆盖面，做好城镇医疗保险费征缴工作。 以优质的服务，热忱的态度取得各社区居委会的支持和理解，加大宣传力度，引导广大居民关心医保工作，使大家明白只有尽了缴费义务，才能享受医保权利。争取在2月底全面完成城镇医疗保险费征缴工作，同时做好参保人员的名册登记。 三、不断强化服务，做好城镇医疗保险费报销工作。 坚持“以人为本”，认真做好票据的收集和审核工作，做到应报尽报，同时确保将报销费用及时发放到居民手中，让参保者能最快拿1 / 7
到医药报销费用。 四、不断提高素质，积极做好宣传工作 一是撰写新闻稿件，充分利用各种渠道宣传工作动态;二是组织一些通俗易懂，群众喜闻乐见的宣传活动，大力做好居民的宣传工作，使医保的宗旨和政策家喻户晓，争取最广大居民的理解和支持。 我们相信，在区政府的高度重视和支持下，在区医保主管部门的指导下，在有关部门密切配合下，20XX年的各项工作一定能顺利进行。我们的工作人员也将振奋精神，扎实工作，积极探索，开创我街医疗保险事业的新局面。 医保工作计划篇二：城镇医保工作计划一、搞好城镇居民基本医疗保险工作 城镇居民基本医疗保险工作涉及面宽、广，情况复杂，关系到千家万户的切身利益，我们要积极采取措施，保证城镇居民基本医疗保险的顺利启动和实施。 二、抓好医保基金征收工作，完成劳动保障局下达的目标任务 医疗保险基金是否按时到位，关系到我局医疗保险工作是否能正常运转，关系到广大参保人员的医疗待遇是否能落到实处，住院医疗费用是否能得到及时报销。XX年在巩固去年征收方式、征收成果的基础上，进一步扩大银行、财政等部门代扣代缴医保基金，彻底取消上门征收。 (一)目标任务 2 / 7
大数据时代下数据挖掘技术的应用
应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 （青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000） 摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01