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摘要:
近年来,人民生活水平的普遍提高,使得保险行业迎来了新的春天。一直以来的粗放式经营模式已经无法满足保险公司日益发展的要求。如何摆脱传统的营销方式,快速发掘出有价值的客户,在市场中不远远落后,对于保险公司来说越来越重要。本文使用某人寿保险公司的客户数据。首先,基于给定的客户基本信息、通话信息、投保信息、赠险信息等进行描述性统计分析,查看数据情况,对数据进行数据清洗提升数据质量;其次,使用单独的逻辑回归模型进行学习,生成可行性分析报告;然后,分别使用决策树与逻辑回归的组合模型以及随机森林与逻辑回归的组合模型进行预测;最后,将三种模型进行对比发现随机森林与逻辑回归的组合模型效果更好。
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文献信息
篇名 基于数据优化的保险客户承保预测
来源期刊 统计学与应用 学科 工学
关键词 保险 逻辑回归 决策树 随机森林 组合模型
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 784-796
页数 13页 分类号 TP3
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1 李莎莎 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
保险
逻辑回归
决策树
随机森林
组合模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
统计学与应用
双月刊
2325-2251
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
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