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行业案例实践,线性回归

保险分析预测 视频课程

课时时长:分钟

 

实验简介

某保险公司需要预测潜在客户购买保险的情况,来给销售提供数据,先通过历史购买保险客户的数据进行数据建模,预测可能购买保险的客户,首先研究自变量间相关性以剔除高度相关的变量,接下来通过欠抽样,过抽样,SMOTE方法做数据平衡处理,利用GLM找出权重较大的变量分析客户的特征。由于随机森林不易受数据平衡程度的影响,因此利用处理后的数据采用随机森林算法建模,然后利用该模型和已知的潜在客户数据预测可能购买保险的客户。

 

实验目的

1、 熟练运用SQL语句进行数据选取、创建衍生变量
2、 熟练掌握随机森林算法的原理及其运用
3、 掌握数据可视化的方法
4、 掌握不平衡数据的处理方法以及各种方法的差异

 

操作流程

数据准备及预处理 -> 特征工程 -> 建模-预测