基于数据仓库的财险分析系统的设计与实现的开题报告1、研究背景及意义随着我国经济的飞速发展，保险行业也迅速崛起。财产保险是保险行业中的重要组成部分，其社会意义和经济价值不言而喻。因此，财产保险行业的发展与风险控制是当前亟需解决的问题。传统的财产保险产品已经难以适应当前快速变化的风险环境，需要通过更高效的手段来对风险进行识别和预测。数据仓库在大数据时代具有重要的应用价值，通过对海量数据的分析和挖掘，可以更准确地评估风险和利益，为财产保险行业的发展提供科学的决策支持。基于此，本研究将以数据仓库技术为基础，设计和实现一个财险分析系统，旨在提高财产保险行业的风险控制能力，为保险公司的经营决策提供科学的依据。2、研究内容及方法本研究主要包括以下内容：（1）财险分析业务需求分析：根据财产保险公司的实际需求，分析其重要的业务指标与数据来源，并对系统的需求进行定义。（2）数据源采集与清洗：采集与财险相关的数据源，并通过数据清洗、数据集成、数据变换等操作，将数据集成到数据仓库中。（3）数据仓库设计与实现：基于财险分析系统的需求，设计数据仓库模型，并采用关系型数据库等工具，实现数据仓库的构建。（4）数据挖掘与分析：基于数据仓库中的数据，运用多维分析、数据挖掘等技术，对财产保险行业的风险进行识别、预测和分析，并通过可视化展现的方式，呈现分析结果，提供科学的决策支持。研究方法主要包括文献调研、需求分析、数据仓库设计、数据分析等。其中，数据仓库设计与实现是本研究的核心内容，需要通过实际案例进行验证和研究。3、研究预期成果本研究旨在设计和实现一个基于数据仓库的财险分析系统，通过对财产保险行业的风险进行识别和预测，提高风险控制能力，为保险公司的经营决策提供科学依据。预期成果包括：（1）对财险分析系统的业务需求进行全面的分析与定义，为数据仓库的构建提供基础；（2）基于数据仓库技术，构建一套适用于财产保险行业的数据仓库，为数据分析提供数据支持；（3）通过数据挖掘和多维分析等技术，对财产保险行业的风险进行识别、预测和分析，并通过可视化展现的方式，提供业务决策支持；（4）通过实际案例验证研究的有效性和可行性。4、进度安排本研究计划于2019年9月开始，预期需要1年时间完成。具体进度安排如下：第1-3个月：文献调研，财险分析业务需求分析；第4-6个月：数据源采集与清洗，数据仓库设计与实现；第7-9个月：数据挖掘和多维分析等技术开发，系统功能测试；第10-12个月：系统完善与实验验证，论文撰写。5、研究意义本研究将基于数据仓库技术，设计和实现一个财险分析系统，旨在提高保险公司的风险控制能力，为其经营决策提供科学的依据。本研究的意义主要表现在以下几个方面：（1）财产保险行业的风险控制能力得到提高，为保险公司的经营决策提供科学支持；（2）数据仓库技术在财产保险行业中得到应用，为保险行业提供新的数据分析方法和决策支持；（3）本研究成果可为其他企业的类似业务提供借鉴和参考。