回归分析之汽车保险数据分析

本文基于汽车保险数据,运用Python进行描述性、相关性及分类分析,采用逻辑回归模型预测客户索赔概率。研究发现,年龄、驾驶人年龄分组、车年数、索赔次数和赔付总额等因素影响索赔。模型AUC值达100%,有助于保险公司风险管控。

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摘要

本文以某财产保险公司的汽车保险数据为样本,包括了保单类型、车辆驾驶人性别、年龄、车龄、驾驶人年龄分组、车辆所属地区、车年数、索赔次数和保险期间的累计赔付总额。运用python对数据进行描述性分析、相关分析及分类分析,同时运用逻辑回归模型算法对客户是否会发生索赔进行预测。分析得出影响客户索赔的几个因素,为财产保险公司进行合理规划风险客户提出建议,帮助保险公司规避风险。

该报告相关代码在:https://www.heywhale.com/mw/project/6409b11b96002ef5b01e54ac

关键字

保险公司汽车保险描述性分析分类分析逻辑回归模型预测

引言

索赔是保险公司经常需要处理的业务,把索赔发生的概率、以及在什么情况下了解索赔发生的概率最大掌握住,是保险公司规避风险的重要工作。降低索赔次数可以帮助保险公司实现更多的利润,同时,也有助于保险公司保持稳健经营。本次分析的目的是通过对某财产汽车保险公司的保险数据的分析,找到对汽车保险发生索赔概率的影响因素。

  1. 研究背景与研究目标

  1. 研究背景

随着汽车行业的发展,汽车保险公司的业务也在不断发展,现阶段汽车保险公司通过对保险索赔数据的收集分析,数据挖掘能够找到影响索赔的因素,从而帮助保险公司规避风险。本文数据来自网络,为某个财产保险公司的部分汽车保险数据。

  1. 研究目标

通过汽车保险数据预测索赔发生概率。通常保险公司会通过客户的数据来判断该客户是否会对公司进行索赔。通过已收集到的客户信息及索赔发生情况来预测索赔发生概率,同时为保险公司提出合理化建议。

  1. 数据收集与数据预处理

  1. 数据收集

本文数据来自于网络,包含了保险公司客户的一些基本信息、索赔信息,共12873条。信息共有9个变量,字段信息如下表所示:

变量<

### 实际案例研究:保险理赔数据分析 对于保险理赔的数据分析,实际应用中通常涉及多个方面的工作流程和技术方法。具体而言,在处理保险索赔数据时,会涉及到数据收集、清洗、特征工程以及模型构建等多个环节。 #### 数据预处理阶段 在准备用于分析的保险理赔数据集之前,需要确保数据的质量和完整性。这包括去除重复记录、填补缺失值等操作[^1]: ```python import pandas as pd # 加载原始数据文件 claims_data = pd.read_csv('insurance_claims.csv') # 查看前几行数据以了解其结构 print(claims_data.head()) # 处理缺失值 claims_data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 删除完全相同的行 claims_data.drop_duplicates(inplace=True) ``` #### 特征提取与转换 为了更好地理解风险因素并预测未来可能发生的损失情况,还需要对现有字段进行适当变换来生成新的特征变量。例如计算每位客户的平均赔付金额作为衡量客户价值的一个指标之一: ```python # 计算每名投保人的总赔款额 total_claim_amount_per_customer = claims_data.groupby(['customer_id'])['claim_amount'].sum() # 添加到原表格中作为一个新列 claims_data['avg_claim_amount'] = claims_data['customer_id'].map(total_claim_amount_per_customer / claims_data.groupby('customer_id')['customer_id'].transform('count')) ``` #### 构建预测模型 通过机器学习算法可以建立不同类型的分类器来进行欺诈检测或是估计每次事故造成的经济损失程度。这里展示了一个简单的线性回归例子用来估算汽车碰撞后的维修费用: ```python from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression X = claims_data[['vehicle_age', 'driver_experience_years']] y = claims_data['repair_cost'] # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) predicted_costs = model.predict(X_test) ```
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