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楼主: bianflag
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机动车保险客户风险判别 [推广有奖]

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bianflag 发表于 2009-5-24 10:57:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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求教的内容:1,这几个要素是否充分?

                      2、采用什么分心方法?运用哪个分析软件更合适

                      3、望给予几篇参考

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关键词:机动车 10个论坛币 求高人指点 分析软件 高人指点 风险 判别 客户 机动车

暗夜英雄 发表于 2009-5-24 11:07:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
软件用sas可以了,分析方法有很多种啊,要看看哪种合适啊。

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bianflag 发表于 2009-5-24 11:14:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

楼上高人请具体指点哪中方法好

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朱博士 发表于 2009-5-24 11:18:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

你所获得的资料是否是已经划分类别的,若是建议可以用多元统计分析中判别分析来做,统计软件都可以实现,你可以去期刊网上查一下相关资料,个人建议,仅供参考。

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songzmin 发表于 2009-5-24 17:44:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

回复:(bianflag)机动车保险客户风险判别

用预测模型来做就好了,看以前发生理赔的客户的特征是什么

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420948492 发表于 2009-5-26 00:43:00 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

貌似你的论坛币不多,呵呵

不过都是同道中人

我的建议是

【1】至于选取因素,应该尽可能的多,手动去掉或过滤掉那些明显无关的因素,对于自己拿不准的,最好先选入,然后利用软件的“重要变量选择功能”加以选择(软件上有这个功能, 想sql上有个“建议”选项,clementine上有个“特征选择”,很多模型都已经嵌入了这一功能)

【2】至于有个风险次数,如果能结合其他变量,譬如赔付率,赔付金额等,直接构建高风险,低风险,不必在用聚类分析等,至于判别分析,那是在变量分类已知的情况下对未知类别的判定,个人感觉饿用处不是很大

【3】至于使用的方法,分类的方法就可以用,比如决策树等,可以得到比如高风险客户的规则,例如

年龄《30,收入》3000。。。为高风险

当然也可以使用逻辑斯回归等

【4】仁兄提到可以用预测,其实预测,估计,分类等有很大差别,呵呵

个人建议

欢迎继续讨论

QQ420948492

注:论坛币就不用给了,呵呵,仁兄也不富裕

有人的地方就有江湖

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agen214 发表于 2009-7-11 14:51:45 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
楼主可以把数据给我吗?我也需要,论文需要这方面的数据

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pingyang 发表于 2009-9-2 13:01:27 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
楼主好人,支持一个

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lililiu33 发表于 2011-5-6 22:57:51 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
若之前的客户是已知类别的,则用判别分析了比如决策树、贝叶斯等,建立判别规则后就可以用来预测了

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