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基于数据仓库的寿险决策支持系统的开题报告
一、选题背景及意义
寿险行业是金融业的重要组成部分，对国家经济和人民生活的保障具有重要作用。寿险公司业务涵盖众多领域，需要进行大量的资金、规划与决策的支撑，同时也需要在保障风险的基础上进行盈利。为此，建立基于数据仓库的寿险决策支持系统，对于寿险公司提高经营效率、深度分析客户需求、精准风控以及实现科学决策具有重要意义。
目前市场上的寿险决策支持系统存在诸多问题，例如缺乏深度数据分析、不足以应对多样化业务需求、应用范围有限等。本项目旨在利用数据仓库技术，构建面向寿险公司的智能化决策支持系统，提升寿险公司的整体决策水平，从而增强市场竞争力。
二、研究内容及方法
1.研究内容
本项目拟研究基于数据仓库技术的寿险决策支持系统，主要包括以下内容：
（1）寿险业务流程分析，明确系统所需数据类型与流程。
（2）数据预处理，提高数据质量，保障数据准确性。
（3）数据挖掘，利用关联规则、分类与聚类等算法，挖掘数据特征，深度分析客户需求。
（4）数据仓库建模，构建数据仓库模型，提供决策支持。
（5）可视化展示，将数据分析结果以可视化的形式展示，提高数据的易懂性和可接受性。
2.研究方法
（1）文献综述法：通过收集相关文献，对基于数据仓库技术的决策支持系统进行分析和评估，总结其优缺点。
（2）数据挖掘技术：运用数据挖掘技术，对系统内的数据进行分析，发现其中的关联规则、数据模式等，提高数据的利用价值。
（3）数据仓库建模：利用建模工具，建立数据仓库模型，将系统所需数据整合进来，提供决策支持。
（4）数据可视化展示：利用可视化工具，将数据分析结果以图表等形式展现，便于用户理解和使用。
三、拟解决的问题及创新性
1.拟解决的问题
（1）提高数据分析深度：利用数据挖掘技术，深度分析客户需求，挖掘数据特征，拓展数据分析广度和深度。
（2）提供对多样化业务的支持：建立数据仓库模型，对多样化的业务需求提供决策支持，提高系统适应性和实用性。
（3）可视化展示数据结果，提高数据的可理解性和实用性。
2.创新性
（1）利用数据仓库技术，构建完整、稳定、高效的决策支持系统，将数据分析结果用可视化方式呈现，提供决策分析的精确性、可靠性和实用性。
（2）在存在多样化业务需求的前提下，通过构建数据仓库模型，建立寿险业务流程分析，并通过数据挖掘技术，挖掘数据的特征，更为全面深入地了解客户需求和行为特征，从而解决现有寿险决策支持系统无法全面满足业务需求的问题。
四、预期成果
通过本项目研究，拟完成以下3项成果：
（1）建立基于数据仓库的寿险决策支持系统原型，实现数据的收集、处理、分析与展示等功能。
（2）利用所学数据挖掘算法，分析客户需求和特征，提高数据分析的深度和广度。
（3）对系统原型的可行性进行评估及测试，运用实际数据对系统进行测试，进行性能、效果等多方面的评估，并提出改进建议。