摘要：保险作为一种规划人生财富的重要工具，在社会中发挥着越来越重要的作用，社会的保险意识和保险需求也在不断提高。随着科学技术的发展，大数据应用于保险行业已经成为保险运营新模式。本文从大数据背景下的保险消费者的行为出发，运用FCM类聚算法进行客户细分，进一步挖掘分析客户保险需求，为不同需求类型的人群提供多样化的保险选择，提升保险公司竞争力，推动保险行业发展。

关键词：大数据；保险消费行为；客户细分；需求挖掘

目录

摘要

Abstract

1  引言-1

    1.1  研究的背景和意义-1

    1.2  研究的方法与内容-1

    1.3  可能的创新与不足之处-1

2  文献综述-2

    2.1  大数据背景下的保险行业研究现状-2

        2.1.1 国内研究现状-2

        2.1.2 国外研究现状-2

    2.2  文献评述-3

3  理论综述-3

    3.1  客户细分-3

        3.1.1 客户细分的理论基础-4

        3.1.2 客户细分的一般方法与过程-4

    3.2  FCM聚类分析算法-5

4  大数据背景下保险消费行为分析-5

    4.1  第三方保险平台概述-5

         4.1.1  第三方保险平台的特点-5

        4.1.2  学习问答版块的影响机制-6

    4.2  大数据背景下保险消费行为的演变-6

    4.3  大数据背景下互联网保险消费行为的影响因素-7

         4.3.1  客户自身因素-7

        4.3.2  保险公司及产品因素-8

        4.3.3  互联网风险性因素-9

5  基于聚类分析法的保险客户细分-9

    5.1  数据预处理-9

         5.1.1  客户数据选择和收集-9

        5.1.2  客户数据转换-9

    5.2  应用FCM进行客户细分-11

    5.3  结果分析-13

6  挖掘客户保险需求的策略-15

    6.1  高端客户需求挖掘策略-15

    6.2  终端客户需求挖掘策略-15

    6.3  低端及潜在客户需求挖掘策略-16

7  总结及建议-17

    7.1  总结-17

    7.2  建议-17

参考文献-18

附录-19