数据挖掘是当前人工智能和数据库领域研究的热点问题，它从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在的有用信息和知识的过程。在商业企业的角度，数据挖掘可以按照企业既定的业务目标，对大量企业数据进行分析和探索，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并将其模型化，进而帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。
关联规则挖掘是数据挖掘中的重要课题和研究方法，最早由Agrawal等人提出，主要发现存在于数据库中的项目或属性间的隐含关系。关联规则的一般定义包括项目集、事务数据库、事务标识符等元素，一条关联规则表示为A=>B的形式，其中A包含于I，B包含于I且A与B的交集为空集。关联规则的支持度表示为D中包含A∪B的比例，置信度表示为D中包含A的同时也包含B的比例。挖掘关联规则的过程包括找出所有频繁项集、由频繁项集中产生相应的强关联规则、解释并输出规则等步骤。
关联规则挖掘在汽车保险中具有实际应用价值。通过分析驾驶人员、车辆状况、地理环境、气候条件、社会环境、经营管理等因素与风险的关系，可以揭示这些因素与赔付率之间的关系，对车险行业的决策和发展提供参考指导意义。具体地，可以通过对大型保险公司省级公司近8年的车险数据库数据进行挖掘，选取包括年龄、性别、婚姻状况、驾龄、职业、车重与载货重、车型、车龄、汽车颜色、使用性质、投保险种、保费保额、汽车贷款标志、购买价格、多车所有情况、是否连续投保、投保地点、销售渠道、投保日期、出险日期、赔付率等21个属性进行关联规则的挖掘整理归纳。
为了保证数据挖掘的效率和准确度，以及最终规则的合理有效性，数据准备是数据挖掘过程的先决条件。数据准备包括数据离散化和去冗余，即将连续的数据进行离散化处理，例如将年龄、保额、投保出险日期、赔付率等连续数据分为几个类别，以便计算机进行高效分析。
在数据挖掘中，关联规则挖掘算法的选择对效率影响重大。传统的Apriori算法由于需要产生大量候选项集，资源消耗巨大，效率低。而FP-Growth算法只需扫描一次数据库，对系统资源的消耗较小，效率相对较高，因此更适合于海量数据的保险信息系统，这也是为何在本文中选择FP-Growth算法进行关联规则挖掘的原因。
数据挖掘在汽车保险行业中的应用，不仅提高了风险识别的准确性，还为保险产品的设计、定价以及保险理赔等环节提供了科学依据。通过对历史数据的分析，可以更有效地预测风险，优化风险控制策略，提高保险公司的整体风险管理能力。此外，数据挖掘技术还能帮助保险公司发现客户群体中的潜在需求，为客户提供更加个性化的保险产品和服务，增强公司的市场竞争力。
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