求助：有一个小题

预测模拟，数据分析结果是否正确是一说。如准确结论，结合成果应用，第一种建议是把研究结果普及自家客户，预防事故发生，从而降低了部分保险赔偿；第二种建议，从保险公司角度考虑，是符合行业效益，但落实过程不能过于简单，否则容易引起部分消费群体不满，可从保险附加条款、个人增项选择出发，在确保客户知情的前提下，由客户自行选择是否增加保险项目、费用等。

车祸发生一个是其他人的责任，一个是自己的。蓝色车子的事故概率更高，需要在深入研究这个可能的原因。比如样本够不够。能不能好的体现这个结果。

这个题目单从蓝色车导致事故发生这一逻辑来看，前者较后者更富有人性，后者则更具逐利思想。但其实细分析来看，深蓝色车导致事故发生只是这一模型特征的表象，并未解释出为什么深蓝色车会导致事故发生的特点，若是由于视觉的原因，那么类比于其他交通工具，是否也要对深蓝色车采用相同的措施呢？若此数据仅仅是偶然？而或是模型本身不客观的因素导致这一看似确定有关联的结果呢？

个人理解，唯结果论，既然深蓝色容易出现事故，那么提高回报率是最优选择，价格觉得后续选择

首先，我们可以向所有客户发出通知，建议他们在未来购买汽车时避免购买深蓝色汽车。第二，我们可以提高拥有深蓝色汽车的客户的保险价格，“您对这两个建议有何回应？换句话说，您对模型的两个应用的看法是什么？”

以上，会干扰客户们的日常行为，也引发对保险公司的疑问、不满，并且无助于减少交通事故和降低保险公司的风险。
应该是这样的。
所以，以上两个建议，都不能采用。

同时，鉴于深蓝色汽车能起到标志作用，好比是标志物，可以加强这方面数据的监测、分析、预测。

第二个建议可靠，对于购买深蓝色车的车主保险公司要收取更高的保费或者需要购买更多的保险产品。
第一个建议，只是在显示数据科学家做了啥的白皮书上用吧

有时候数据是来迷糊人的

碎影舞斜阳 发表于 2019-2-16 19:56
有时候数据是来迷糊人的

这倒是大实话。

区分混杂因素 作进一步分析 比如驾车习惯和汽车颜色选择

扯淡吧你，照你这逻辑可以根据上市公司logo来选股票