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伴随着互联网与移动互联网的迅速渗透和普及,全球的数据量呈现爆发式增长的态势,大数据时代已经来临。对于企业来说,如何利用海量的数据促进企业的发展成为了一大难题。在过往数据量较小的时候,企业通常都是通过传统的BI系统对数据进行浅层次的处理。BI(Business Intelligence)即商务智能,是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。传统的BI系统主要以报表,数据仓库和数据挖掘的形式对数据进行处理,而在大数据时代当中,数据量的激增使得传统BI系统的分析与处理能力出现了巨大的瓶颈。在大数据时代的背景下,要从存储技术、处理系统和分析技术三个方面对传统的BI系统进行升级,才能更好地适应技术发展的趋势。然而,目前对于基于大数据技术的BI系统的相关研究还少之又少。针对BI系统与大数据技术融合的需求,本文设计了基于大数据技术的BI系统“BigData-BI”,系统实现了从数据采集,数据加工到数据分析的主要功能,运用大数据相关的技术和架构对传统BI系统进行了一定程度的改进。本文的贡献主要是运用“BigData-BI”系统对中国人寿广东省分公司的三大业务进行大数据分析,为公司的销售策略的制定提供了强有力的帮助,具体包括:第一,针对保险业务员盲目向客户推销产品的现状,设计了“基于GraphX的家谱挖掘算法”挖掘客户的家谱信息,使得保险业务员可以清晰地了解客户的家庭情况,更精准地向客户及其家人推销保险产品。第二,针对中国人寿广东省分公司粗放式的目标客户筛选方法,设计了“基于分片技术的随机森林算法”对客户进行科学地分类,筛选出优质的潜在客户,大大提升了销售的效率和准确度。第三,针对中国人寿广东省分公司对过往销售策略都缺乏检验机制的情况,设计了“基于内存计算的FP-Growth关联规则挖掘算法”对销售策略进行回归检验,分析出策略中各个特征对销售结果的影响程度,为公司在下一季度销售的策略提供了强有力的参照。目前,该系统已经在中国人寿广东省分公司搭建完毕并处于试运行阶段。三个大数据分析算法分析出来的结果已经运用到公司下一季度的销售策略中。运行效果平稳而且高效,完全达到了预期目标。