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基于K-MEANS聚类算法对车险续保概率的研究 被引量:2

Research on the Probability of Vehicle Insurance Renewal Based on K-MEANS Clustering Algorithms
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摘要 针对车险续保概率,运用K-means聚类算法,混合因素分析法建立了客户分群模型,广义线性混合模型,使用MATLAB,SPSS,Excel等软件进行处理分析.研究得出车险客户的精准画像并给出了客户分析报告和相应的续保概率.总结出了一套车险费率算法,为不同类型的客户量身定制了车险方案,以提高车险客户的续保概率. Aiming at the renewal probability of automobile insurance,in this paper,K-means clustering algorithm and mixed factor analysis method are used to establish customer clustering model,generalized linear mixed model.And the MATLAB,SPSS,Excel and other software are used to process and analyze.The precise portrait of the automobile insurance customers is obtained,and the customer analysis report and the corresponding renewal probability are given.A set of vehicle insurance rate algorithm is summarized,and vehicle insurance schemes are tailored for different types of customers to improve the renewal probability of vehicle insurance customers.
作者 段寒冰 朱家明 马晓旭 方扶星 Duan Hanbing;Zhu Jiaming;Ma Xiaoxu;Fang Fuxing(Anhui University of Finance and Economics)
机构地区 安徽财经大学
出处 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2019年第4期11-16,共6页 Natural Science Journal of Harbin Normal University
基金 国家自然科学基金项目(11601001) 省级教研项目“大数据背景下学科竞赛对新经管人才创新能力培养研究”(2018jyxm1305)
关键词 K-MEANS聚类算法 数据清洗 广义线性混合模型 费率厘定 SPASS K-means clustering algorithm Data cleaning Generalized linear mixed model Rate determination SPASS
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