本PDF文档深入探讨了数据在现代保险行业中的应用，分析如何通过大数据技术优化风险评估、客户管理及产品开发策略。适合从业者和研究者参考学习。
保险行业数据分析完整流程：
一、业务背景
1. 业务环境
宏观：中国是全球第二大保险市场，在保险密度方面与世界平均水平仍有差距。
业界：2018年保费规模达38万亿元，同比增长不足4%，过去“短平快”的发展模式已无法适应新时代的发展需求。行业及用户面临长期难以解决的痛点，限制了行业发展。
社会：互联网经济的发展为保险业带来了新的增长点，并且随着网民数量的增加和行为习惯的变化，需要通过互联网方式触达客户。当前科技不断应用于保险领域，“互联网保险”与“保险科技”的概念高度融合。
中国保险市场持续快速增长。根据保监会数据，2011年至2018年期间全国保费收入从1.4万亿元增长至3.8万亿元，复合增长率高达17.2%；2014年中国保费突破两万亿成为全球第三大新兴保险市场；到了2016年整体保费超过三万亿超越日本成为第二大保险市场。预计到2019年底中国保费收入有望达到四万亿元。
2. 发展现状
受行业结构调整影响，互联网保险发展面临挑战，2018年全年保费规模基本持平于上年为1889亿元；尽管健康险增长迅猛（同比增长达108%），主要是由于短期医疗险推动。目前专业互联网保险公司数量增加迅速但高昂的固定成本和渠道费用导致其盈利问题凸显，在当前背景下经营渠道建设及科技输出成为未来突破方向，销售渠道以第三方平台为主、官网为辅。
3. 发展趋势
随着新进入者增多市场竞争加剧，最终保险企业与第三方平台深度合作将成为常态。前沿技术不断应用于行业，“互联网保险”和“保险科技”的概念将高度融合。
4. 衡量指标
5. 业务目标：针对保险公司健康险产品用户群体绘制画像，并进行精准营销推广活动。
二、案例数据
1. 数据来源：美国某长期合作的保险公司推出了一款新的医疗附加险，主要面向65岁以上人群销售。
2. 产品介绍：此新推出的医疗保险主要是为老年人提供额外保障，销售渠道是通过直邮方式直接寄送给潜在客户。
3. 商业目的：为了给该公司的健康保险产品制定用户画像并找出最具购买倾向的群体以进行针对性营销推广活动。
4. 数据介绍
本次案例数据包含76个字段。根据业务需求，在处理这些原始数据时需要先按照类别对它们归类整理，以便于后续分析。
三、Python代码实现
了解样本数量与特征数目等基本信息：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
warnings.filterwarnings(ignore)
df = pd.read_csv(rD:\liwork\a\data\ma_resp_data_temp.csv)
pd.set_option(max_columns, 100) # 显示最多100列数据
print(df.head())
print(df.shape)
df.info()
```
统计基本信息、空值数量：
```python
# 将id字段转换为对象类型
df[KBM_INDV_ID] = df[KBM_INDV_ID].astype(object)
# 获取各特征的数据类型及描述性统计信息并输出至Excel文件中保存
describe = df.describe().T
describe.to_excel(output/describe_var.xlsx)
# 统计空值数量
print(len(df.columns)) # 空值的列数
print(len(df.columns) - df.dropna(axis=1).shape[1]) # 实际非空列的数量
NA = df.isnull().sum()
print(NA)
NA = NA.reset_index()
```
5星
