【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体为一种银行保险数据分析方法。
技术介绍
1、随着信息技术的迅猛发展，银行和保险行业积累了大量的数据，这些数据包括但不限于客户信息、交易记录、保险索赔记录等。有效地管理和分析这些数据对于提升服务质量、优化风险管理和增强决策支持具有重要意义。然而，由于数据量大、来源多样且质量参差不齐，如何有效地整合、清洗、分析这些数据并从中提取有价值的信息成为一个挑战。
2、现有技术中，传统的数据处理方法往往涉及繁杂的手动操作，不仅效率低下，而且容易因人为错误影响数据质量。此外，缺乏系统的数据质量评估机制，使得银行和保险机构难以准确评估其数据资产的真实价值和可靠性。
3、因此，针对以上问题，亟待需要一种银行保险数据分析方法。
技术实现思路
1、解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种银行保险数据分析方法，解决了银行保险数据来源多样化和数据质量参差不齐，导致数据质量不一致的问题。
3、技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种银行保险数据分析方法，包括以下步骤：s1，收集银行保险数据，并对银行保险数据进行标准化处理，获取客户身份验证率和数据一致性比率；s2,对银行保险数据进行数据清洗和预处理，获取交易记录错误率和数据更新频率；s3,建立银行保险数据库，获取客户重复项比率；s4，通过客户身份验证率、数据一致性比率、交易记录错误率、数据更新频率和客户重复项比率综合分析得出数
5、进一步地，所述收集银行保险数据，并对银行保险数据进行标准化处理具体过程为：收集银行保险数据，并对银行保险数据按照预定的格式和标准进行格式化和验证，并标记通过验证的客户数量和客户总数量，通过计算通过验证的客户信息数量和客户总数量的占比得到客户身份验证率；使用数据加载工具和数据质量监控工具检查银行保险数据中账户信息的一致性，并记录数据一致的账户数和客户总账户数，通过计算数据一致的账户数与客户总账户数的占比得到数据一致性比率。
6、进一步地，所述对银行保险数据进行数据清洗和预处理，获取交易记录错误率和数据更新频率具体过程为：去除银行保险数据中无效和错误的数据条目，同时记录错误交易记录数和总交易记录数，通过计算错误交易记录数和总交易记录数的比例得到交易错误记录率；通过调整银行保险数据中的格式和单位纠正数据中的不一致性，排除银行保险数据中偏离的数据点；记录银行保险数据更新的时间戳，并记录数据更新频率。
7、进一步地，所述建立银行保险数据库，获取客户重复项比率具体过程为：收集银行保险数据建立银行保险数据库，同时使用数据去重技术识别和合并重复的客户记录，记录重复记录数和总客户记录数；通过计算重复记录数和总客户记录数的占比得到客户重复项比率。
8、进一步地，所述通过客户身份验证率、数据一致性比率、交易记录错误率、数据更新频率和客户重复项比率综合分析得出数据质量原始分数具体过程为：获取客户身份验证率、数据一致性比率、交易记录错误率、数据更新频率和客户重复项比率，根据客户身份验证率、数据一致性比率、交易记录错误率、数据更新频率和客户重复项比率综合分析得到数据质量原始分数。
9、进一步地，所述数据质量原始分数具体计算过程为：
10、rs＝w1×c+w2×cs+w3×a+w4×t式中，rs表示数据质量原始分数，c表示客户身份验证率，w1表示客户身份验证率权重因子，cs表示账户数据一致性比率，w2表示账户数据一致性比率权重因子，a表示交易记录错误率，w3表示交易记录错误率权重因子，t表示数据更新频率，w4表示数据更新频率权重因子。
11、进一步地，所述保险数据质量评估值具体计算公式为：
12、式中，ds表示保险数据质量评估值，rs表示数据质量原始分数，β表示公式曲线调节参数，θ表示第一阈值。
13、进一步地，所述保险数据质量评估值与第二阈值比较，得到保险数据质量评估报告具体过程为：实时比较当保险数据质量评估值与第二阈值，当保险数据质量评估值大于等于第二阈值时，表述银行保险数据质量良好；当保险数据质量评估值小于等于第二阈值时，表示银行保险数据质量较差。
14、进一步地，所述根据保险数据质量评估报告指定相应的优化处理措施具体过程为：当保险数据质量评估值大于等于第二阈值时，不做调整；当保险数据质量评估值小于等于第二阈值时，增加保险数据质量评估值与第二阈值对比频率，并重复执行银行保险数据的标准化处理、数据清洗和预处理，直至保险数据质量评估值升值第二阈值以上。
15、进一步地，所述收集银行保险数据建立银行保险数据库具体过程为：收集银行保险数据，通过提取、转换和加载流程将银行保险数据导入数据库，从而建立银行保险数据库。
16、有益效果
17、本专利技术具有以下有益效果：
18、(1)、该一种银行保险数据分析方法，通过系统的数据标准化处理和清洗预处理，有效提升了银行保险数据的准确性和一致性。客户身份验证率和数据一致性比率的计算确保了数据的完整性，减少了错误和重复数据的影响，从而提高了数据处理的可靠性，进而实现了数据完整性和一致性的显著提升效果，有效解决了现有技术中由于数据错误和重复导致的数据不可靠问题。
19、(2)、该一种银行保险数据分析方法，通过建立综合的数据质量评估体系，能够实时监测和评估数据质量，依据客户身份验证率、数据一致性比率、交易记录错误率、数据更新频率和客户重复项比率来计算数据质量原始分数。进而实现了对数据质量持续监控的效果，有效解决了现有技术中缺乏及时数据质量反馈和监控机制的问题。
20、(3)、该一种银行保险数据分析方法，通过根据数据质量评估值与预设的阈值进行比较，进而生成数据质量评估报告，依据此报告指定相应的优化处理措施。这种动态优化机制不仅确保数据持续符合业务需求的高标准，还促进了业务流程和决策支持的持续改进，进而实现了数据处理流程的动态调整和持续优化效果，有效解决了现有技术中数据处理流程僵化和缺乏灵活性的问题。
21、(4)、该一种银行保险数据分析方法，通过确保数据的高质量和准确性，该方法增强了基于数据的决策过程。优质的数据支持精确的分析，为关键决策提供坚实的数据基础，提高决策的准确性和有效性，进而实现了决策过程中依赖高质量数据的效果，有效解决了现有技术中由于数据质量不佳导致的决策不准确的问题。
22、当然，实施本专利技术的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
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1.一种银行保险数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述收集银行保险数据，并对银行保险数据进行标准化处理具体过程为：
3.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述对银行保险数据进行数据清洗和预处理，获取交易记录错误率和数据更新频率具体过程为：
4.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述建立银行保险数据库，获取客户重复项比率具体过程为：
5.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述通过客户身份验证率、数据一致性比率、交易记录错误率、数据更新频率和客户重复项比率综合分析得出数据质量原始分数具体过程为：
6.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述数据质量原始分数具体计算过程为：
7.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述保险数据质量评估值具体计算公式为：
8.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述保
9.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述根据保险数据质量评估报告指定相应的优化处理措施具体过程为：
10.根据权利要求4所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述收集银行保险数据建立银行保险数据库具体过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种银行保险数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述收集银行保险数据，并对银行保险数据进行标准化处理具体过程为：
3.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述对银行保险数据进行数据清洗和预处理，获取交易记录错误率和数据更新频率具体过程为：
4.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述建立银行保险数据库，获取客户重复项比率具体过程为：
5.根据权利要求1所述的一种银行保险数据分析方法，其特征在于：所述通过客户身份验证率、数据一致性比率、交易记录错误率、数据更新频率和客户重复项比率综合分析得出数据质...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡昌显，王海军，张鹏，
申请(专利权)人：深圳市同和信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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