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【系列文】数据分析在保险行业的运用

数据分析在保险行业的运用 由于客户的价值我们可能直接无法得到,这可能需要通过客户的属性信息或行为信息来判断。所以通过客户数据来判断客户价值,进行客户价值管理是未来的趋势,而数据分析就是这一方法的重要技术手段。现在数据分析可以说在商业中的应用越来越广泛,尤其是在互联网、通讯、金融、零售业中的应用,自上世纪数据分析技术在美国应用以来,现在已推广到全世界更多的行业之中。上世纪90年代末数据分析这一概念随着沃尔玛啤酒与尿布的典型案例来到中国来。那么数据分析技术在国内应用如何呢?在保险行业的应用又会如何呢? 一、数据

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是时候重视非结构化数据分析了 走出两大经典误区!

非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的

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    调查2000多名企业家,才总结出这20条未来数据分析发展的结论

    引言 价值要点 今年年初,普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示,在推动数字技术发展、提高组织能力方面,数据挖掘分析占有第二重要的战略地位,仅次于提高客户参与度的移动技术。同时,这些CEO还认为,数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是,数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开,那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今,我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示,企业平

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    美国数据科学家:重视非结构化数据分析 走出两大“经典”误区

    非结构化数据分析既不等同于舆情分析,也不等同于情感分析,它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司,言必提“大数据”,但是对于大部分CIO、CTO们来说,对数据的分析仍然停留在过去的阶段:对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战,这些数据有很多是非结构化数据,充斥了人们交流的空间,相应的,对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取

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    全球IT巨头经验总结:20条关于未来数据分析发展的结论

    今年年初,普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示,在推动数字技术发展、提高组织能力方面,数据挖掘分析占有第二重要的战略地位,仅次于提高客户参与度的移动技术。同时,这些CEO还认为,数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是,数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开,那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今,我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示,企业平均分析到的

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    《让数据说话—浅析数据分析在销售管理过程中对企业发展的价值》

    前言:“数据(data)”已经成为21世纪商业的代名词。聚拢大量数据的浪潮正变得愈加猛烈。公司无论所属行业和规模大小,都竭力想要实现以数据为基础驱动公司内部和外部运转的自动化,将流程数字化,并且打造出企业自身的信息库,在这个过程,企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据,本文通过形象的例子告诉你什么是恰当的数据,并且教你如何解读。 很多企业认为自己是数据驱动型企业,但其企业内部却并未形成一套完备的数据运营管理体系结构,往往参与数据分析的人员只是寥寥几人或者某一个部门,如果数据团队成员有太多的共同点(比如

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    Teradata面向大中华区推出Think Big业务,融合开源提供大数据咨询服务

    近日,大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布,旗下Think Big公司正式进军大中华区市场,面向客户提供开源数据分析的咨询服务,融合优秀的数据仓库方案,帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构,快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中,想要整合不同技术架构的优势,就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台,尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本,面临着很多技术与路线图规划等实际问题

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    数据分析师:从事数据分析都需要学习什么?

    如今,数据分析师是一个很热门的职业,薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展,纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的? 一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 📷 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种,技术型,虚拟型、战略性和分散型。 2.商业数据分析中心岗位角色 📷 业务统计分析人员:理解企业数据,发现业务问题,开发预测模型,帮助企业更好地进行信息决策; 数据挖掘人员:知识发掘积累,需要熟悉各种数据挖掘算

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