基于机器学习模型融合的车险续保问题及客户画像研究的任务书.docx

基于机器学习模型融合的车险续保问题及客户画像研究的任务书
任务书
一、研究背景
车险续保是车险行业的重中之重，对于车险公司而言，车险续保的率是衡量公司业绩的重要指标之一。然而随着市场竞争日益激烈，客户忠诚度和续保率逐年下降，车险公司急需寻找新的方法提高续保率，提升客户的满意度。机器学习在实际应用中已经起到了重要的作用。基于机器学习的算法和模型可以实现对客户的全面分析和客户画像，为车险公司的营销和续保工作提供帮助。
二、研究目的
本研究旨在基于机器学习的模型融合方法，解决车险续保问题，提升车险公司的续保率，同时为公司提供客户画像和数据挖掘等支持，从而构建一个全面的车险业务数据平台。
三、研究内容
1.对当前车险续保问题进行深入研究，分析续保率下降的原因和影响因素；
2.对车险公司现有的数据进行收集和挖掘，包括客户基本信息、车辆信息、保险历史和理赔记录等；
3.基于机器学习的算法和模型，建立客户画像，包括客户分类、客户需求和行为特征等；
4.构建预测模型，预测客户续保意愿，预测续保结果和续保时间，为车险公司提供有针对性的营销策略；
5.采用模型融合的方法，将多种模型结合起来，提高预测的精度和可靠性；
6.评估模型的性能和效果，对模型进行调优和优化；
7.构建车险业务数据平台，整合车险公司的各种数据和信息，为公司的管理和决策提供支持和建议。
四、主要方法和技术
本研究主要采用机器学习的方法和技术，包括分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络算法和模型融合技术等。其中，常用的机器学习算法有决策树算法、支持向量机算法、朴素贝叶斯算法和K近邻算法等。本研究还将采用Python、R等数据分析软件，对数据进行处理和分析。
五、研究预期成果
1.可以解决车险续保问题，提升车险公司的续保率，提高客户的满意度；
2.可以实现客户画像，提取客户的需求和行为特征，为车险公司的营销和续保工作提供有力的支持；
3.通过模型融合的方法，可以提高模型的精度和可靠性，提高预测结果的准确度；
4.可以构建车险业务数据平台，为车险公司提供全面和准确的数据分析和预测，为公司的管理和决策提供支持和建议。
六、研究方案和进度安排
本研究分为以下几个阶段：
第一阶段（1-2个月）：对车险续保问题进行深入研究，分析续保率下降的原因和影响因素；对车险公司现有的数据进行收集和挖掘。
第二阶段（2-3个月）：建立客户画像，提取客户的需求和行为特征；构建预测模型，预测客户续保意愿，预测续保结果和续保时间。
第三阶段（3-4个月）：采用模型融合的方法，将多种模型结合起来，提高预测的精度和可靠性；评估模型的性能和效果，对模型进行调优和优化。
第四阶段（4-5个月）：构建车险业务数据平台，整合车险公司的各种数据和信息，为公司的管理和决策提供支持和建议；完成论文写作和答辩。
七、参考文献
[1]邢志强.基于机器学习的客户续保预测研究[D].对外经济贸易大学,2018.
[2]赵雪.基于机器学习的车险推荐模型与实现[D].中北大学,2019.
[3]龙盛华.基于机器学习的车险续保预测模型研究[D].芜湖师范学院,2019.
[4]张俊喜.基于机器学习的车险续保策略研究[D].四川师范大学,2020.