健康保险交叉销售的 EDA 与机器学习模型构建
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简介：
本研究聚焦于通过EDA（探索性数据分析）和机器学习方法优化健康保险产品的交叉销售策略，旨在提升客户满意度及保险公司收益。
健康保险交叉销售 EDA 和机器学习建模是一本关于如何通过探索性数据分析（EDA）来预测客户是否会对车辆保险感兴趣的笔记本。
背景资料：向客户提供健康保险的保险公司通常会使用不同的营销渠道推广其他类型的保险产品，如车辆保险等。在这种情况下，我们将建立一个模型以预测过去一年内持有保单的客户是否会对其提供的车辆保险感兴趣。
问题陈述：由于没有优化客户的联系流程，许多销售人员花费大量时间与潜在客户见面而不知道该客户购买产品的可能性有多大。
业务目标：通过构建能够准确预测客户是否会对车辆保险感兴趣的机器学习模型，帮助公司更好地规划其沟通策略以接触这些潜在的高价值顾客，并进一步优化其商业模式和收入结构。
具体问题包括：
- 车龄如何影响客户的车险广告反应？
- 如何吸引不同年龄段的人群对汽车保险的兴趣？
- 有哪些因素导致健康保险客户不太可能购买车辆保险？
工作流程如下：
1. 数据清洗：清理原始数据，去除错误或无关的信息。
2. 分类与分级：重新组织和分类数据以方便进一步分析。
3. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化和其他统计方法来回答业务问题，并发现潜在的模式、趋势以及异常值等信息。
4. 特征工程及选择编码所有分类特征
5. 检查因变量与自变量之间的相关性，为模型建立做准备。
6. 根据数据集的特点进行适当的预处理和特征选择之后构建机器学习算法：
- 将原始数据分为训练集和测试集；
- 鉴于目标类别的不平衡问题（即正样本数量远少于负样本），考虑采用SMOTE等方法来平衡类别比例，从而提高模型预测性能。
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