数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
数据挖掘方面的论文还不是太好写的，你主要找准问题，分析问题，提出解决办法，最后得出结论。
寿险行业数据挖掘应用分析 寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。 目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。 商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。 行业数据挖掘 经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。 根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。 针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。 挖掘系统架构 挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。 规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。 应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。 目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。 实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
互联网是不是免费的，但也可能会遇到一个，教你一个简单的方法来写自己的，是从互联网上收集了数篇论文，然后每个上面复制的部分，重新??组建一个新的文件，如果有仍然是原正在进行的变化，词，句，不改变这种治疗的意义，在网上找到了，祝你成功！
【导读】可以说，我们每天都被大量的数据充斥着，生活以及工作时时刻刻离不开数据也离不了数据，不过在大数据领域里，数据分析、数据挖掘以及大数据他们是不一样的，很多人在刚入门的时候，这几个概念经常会分不清，问十个人这几个词的意思，你可能会得到十五种不同的答案。今天小编就通过一种比较牵线的例子来和大家聊聊对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识。首先来介绍一下数据与信息之间的区别。数据是什么，信息又是什么，其实最本质的区别就是，数据是存在的，有迹可循的，不需要进行处理的，而信息是需要进行处理的。例如你想要为家里买一个新衣柜，那么首先就是要去测量室内各处的长、宽、高，对于这些数据，只要我们测量就可以得到准确的值，因为这些数据是客观存在的，这些客观存在的值就是数据。而信息却不同，你来到家具商场购买衣柜，你会说，我们放3米的衣柜放在房间刚刚好，2米的有些短，看着不大气，4米的又太大了，不划算。那这种就属于信息，这些时候经过大脑进行了思考，进行了主观判断的，而你得出这些信息的依据就是那些客观存在的数据。其次，数据分析是对客观存在的或者说已知的数据，通过各个维度进行分析，得出一个结论。例如我们发现公司的APP用户活跃度下降：从区域上看，某区域的活跃度下降的百分比从性别方面看，男生的活跃度下降的百分比从年龄来看，20岁~30岁的活跃度下降的百分比等等，这样不同的业务类型去看过去一段时间发展的趋势来做结论判断。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。而且更注重洞察数据本身的关系，从而获得一些非显型的结论，这是我们从数据分析中无法得到了，例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似，等等，重在从各个维度去发现数据之间的内在联系因此两者的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。例如一个人想找一个女朋友，他可以很快很容易的了解到其外在相关因素情况，例如身高、体重、收入、学历等情况，但是他没有办法从这些数据中知道这个女孩是否适合自己、她的性格与自己是否能够相处融洽……这时我他就需要从一些日常行为的数据进行推断，一种是主观的推断，他觉得、他估计、他认为，能不能在一起。另一种是客观+主观的推断，比如整合社交平台数据(可以知道朋友圈、微博的日常内容、兴趣爱好等等)，和自己的行为进行数据挖掘，来看看数据内在的匹配度有多少，这时候，他就可以判断出，他们在一起的概率有99%，从而建立信心，开始行动当然统计学上讲，100%的概率都未必发生，0%的概率都未必不发生，这只是小概率事件，不要让这个成为你脱单的绊脚石。最后，思考的方式不同，一般来讲，数据分析是根据客观的数据进行不断的验证和假设，而数据挖掘是没有假设的，但你也要根据模型的输出给出你评判的标准。我们经常做分析的时候，数据分析需要的思维性更强一些，更多是运用结构化、MECE的思考方式，类似程序中的假设分析框架(假设)+客观问题(数据分析)=结论(主观判断)而数据挖掘大多数是大而全，多而精，数据越多模型越可能精确，变量越多，数据之间的关系越明确什么变量都要，先从模型的意义上选变量(大而全，多而精)，之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选，最后全扔到模型里面，最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。以上就是小编今天给大家整理发送的关于“浅谈对数据分析、数据挖掘以及大数据的认识”的相关内容，希望对大家有所帮助。想了解更多关于数据分析及人工智能就业岗位分析，关注小编持续更新。
论文摘要主要分这几部分1、提出问题2、分析问题3、解决问题4、结果对于不同的期刊摘要字数有限制，参阅你要投稿的期刊仔细写，摘要要简洁明了，论点突出，祝你的论文能早日录用
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
楼主太有想法了，这种事也能叫别人帮你吗
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。 不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
寿险行业数据挖掘应用分析 寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。 目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。 商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。 行业数据挖掘 经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。 根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。 针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。 挖掘系统架构 挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。 规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。 应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。 目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。 实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程
数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程， 这些知识是隐含的、 事先未知的， 并且是可信的、 新颖的、 潜在有用的、 能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据， 分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、 交叉销售、 趋势分析与市场预测、 欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。
寿险行业数据挖掘应用分析 寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。 数据挖掘 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。 目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。 商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。 行业数据挖掘 经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。 根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。 针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。 挖掘系统架构 挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。 规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。 应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。 目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。 实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
论文摘要主要分这几部分1、提出问题2、分析问题3、解决问题4、结果对于不同的期刊摘要字数有限制，参阅你要投稿的期刊仔细写，摘要要简洁明了，论点突出，祝你的论文能早日录用