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文章介紹了數據挖掘中常用技術和數據倉庫結構，并且探討了粗糙集方法，決策樹方法以及關聯規則方法等數據挖掘技術在保險風險規則挖掘中的應用。
關鍵字：數據挖掘、數據倉庫, 粗糙集, 決策樹, 關聯規則,風險規則530
進入 20 世紀80 年代后，計算機技術迅速發展，在保險行業中開始出現計算機業務系統。
通過多年使用計算機業務系統，保險公司已積累了大量的歷史數據，這些數據是公司最重要的財富。如何處理海量報單數據，以及如何更好地匯總、分析那些歷史數據，并從中挖掘出業務的內在規律。把這些數據變成有用的信息和商機，必須有一種適宜的分析手段，數據倉庫與數據挖掘技術正符合了這一要求。保險公司積累下來大量的歷史數據，為數據倉庫和數據挖掘應用打下了基礎。另一方面，數據倉庫和數據挖掘技術已經相對成熟，為數據倉庫和數據挖掘應用奠定了技術基礎。因此研究數據倉庫和數據挖掘技術在保險業中具有重大的現實意義。
關鍵字：數據挖掘、數據倉庫, 粗糙集, 決策樹, 關聯規則,風險規則530
進入 20 世紀80 年代后，計算機技術迅速發展，在保險行業中開始出現計算機業務系統。
通過多年使用計算機業務系統，保險公司已積累了大量的歷史數據，這些數據是公司最重要的財富。如何處理海量報單數據，以及如何更好地匯總、分析那些歷史數據，并從中挖掘出業務的內在規律。把這些數據變成有用的信息和商機，必須有一種適宜的分析手段，數據倉庫與數據挖掘技術正符合了這一要求。保險公司積累下來大量的歷史數據，為數據倉庫和數據挖掘應用打下了基礎。另一方面，數據倉庫和數據挖掘技術已經相對成熟，為數據倉庫和數據挖掘應用奠定了技術基礎。因此研究數據倉庫和數據挖掘技術在保險業中具有重大的現實意義。
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