我们如何对主数据进行合理的优化？

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我们如何对主数据进行合理的优化？

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-03-31

可视化显示有数百个指标组
其特征差异很大，并且其中许多组合，因此由于质量差，可以在快速分析后排除直接使用主数据的可能性，分组和可视化还为后续用例提供了良好的先决条件，例如机器学习环境中用于训练场景的数据可以比正确或不正确的速度更快地分组标记，防止客户流失，客户流失是客户发出的终止通知，在事件发生之前对其进行预测在许多业务领域中都引起了极大的兴趣，针对相关客户的对策重点可以减少工作量，并防止对没有风险的客户产生负面影响。

预测分析库中的决策树显示预测流失的一种可能方法
来自具有已知客户流失事件的电信公司的客户数据的数据集用作数据基础，决策树将数据集尽可能精确地分离为流失客户和非流失客户，为此他创建了使用客户特征的决策规则，例如“每月销售额> X”或“使用流媒体提供是/否”，然后各个规则的组合允许决策树将客户分配给客户流失/非客户流失。

保险公司现在可以实现分析的现代化
数据正在对保险业产生巨大影响，保险公司正在利用来自分析的洞察力，根据来自社交媒体和可穿戴设备的数据来开发满足特定客户需求的产品和服务，使用大数据分析来预测患者的风险，并显着提高欺诈检测的准确性和速度，实际上大约50％的保险公司将数据分析视为对行业影响的技术。

要完全实现所有这些数据驱动技术的价值
将需要保险公司消除其IT孤岛，并使其遗留系统现代化，保险公司的理想分析和数据仓库平台，其基于行业标准的体系结构使保险公司可以轻松地通过将不同的数据源集成到单个平台来消除孤岛，它还为可在数据中心和/或保险公司选择的云提供商中部署的混合云架构奠定了基础，保险公司可以获取可行的见解，以限度地提高客户价值，降低风险和风险敞口，并降低成本。

全方位了解客户当前和潜在的生命周期价值
更好地细分客户
准确识别客户风险和您的风险
使用点击流和网络日志分析提供的产品功能和组合，以定位高价值客户
使代理商和经纪人能够准确地针对客户需求并查看覆盖范围的差距
提高客户满意度

保险公司可以启用客户自助服务并提供对客户需求和问题的洞察力的支持
降低风险，通过预测分析增强承保和精算控制，以检测欺诈行为并识别具有高索赔概率或诉讼倾向的客户，改善机构评级和风险评估，立即获得有关关税和未决索赔准备金等风险的即时见解和预警，确定以前不可能做到的高浓度接触，例如遭受灾难可能包括建筑物保险，业务中断保险和第三方索赔的同时索赔，您可以运行成千上万的模拟，以快速准确地预测更多区域的曝光，通过将多个平台整合为一个平台，确保遵守内部和外部信息治理，增进对竞争对手的洞察力，对竞争解决方案的即时见解可帮助保险公司更好地专注于营销活动，并优化产品结构，捆绑销售，定价和销售策略。

分析实时和深入的历史数据，并启用即席查询以

提高理赔效率、促进收入计划、优化定价和收入、制定准确的定价和成本核算规则、了解实际的费用和折扣，并识别不道德的账单、监控产品的价格/性能、通过结合跨健康和人寿保险的分析来提高利润率并降低风险。

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