Advertisement

Health Insurance Lead Prediction: Job-A-Thon Analytics Vidhya

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Health Insurance Lead Prediction是Analytics Vidhya平台上的Job-A-Thon竞赛项目，参赛者需通过数据分析预测健康保险潜在客户，提升营销效率。 健康保险潜在客户预测-Kaggle竞赛Job-A-Thon-Analytics Vidhya 感谢您查看此存储库。 项目方法论： FinMan Company希望通过向现有客户交叉销售保险产品来利用其庞大的客户群。公司根据网站登陆和消费者选择，向潜在客户及现有客户提供填写其他信息表格的机会，并希望使用机器学习分类器对推广计划的正面线索进行分类以提高效率。 数据与分析结构： 项目的数据集由Analytics Vidhya通过Kaggle提供。 数据包括人口统计特征、策略特征（针对当前客户）以及用于ML模型验证和解释的示例肯定分类。 项目分析遵循OSEMN框架：获取，清理，探索，建模和解释。 数据处理与建模： 在进行数据分析时进行了相应的数据预处理工作，主要包括填充缺失值等操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Health Insurance Lead Prediction: Job-A-Thon Analytics Vidhya
    优质
    Health Insurance Lead Prediction是Analytics Vidhya平台上的Job-A-Thon竞赛项目，参赛者需通过数据分析预测健康保险潜在客户，提升营销效率。 健康保险潜在客户预测-Kaggle竞赛Job-A-Thon-Analytics Vidhya 感谢您查看此存储库。 项目方法论： FinMan Company希望通过向现有客户交叉销售保险产品来利用其庞大的客户群。公司根据网站登陆和消费者选择，向潜在客户及现有客户提供填写其他信息表格的机会，并希望使用机器学习分类器对推广计划的正面线索进行分类以提高效率。 数据与分析结构： 项目的数据集由Analytics Vidhya通过Kaggle提供。 数据包括人口统计特征、策略特征（针对当前客户）以及用于ML模型验证和解释的示例肯定分类。 项目分析遵循OSEMN框架：获取，清理，探索，建模和解释。 数据处理与建模： 在进行数据分析时进行了相应的数据预处理工作，主要包括填充缺失值等操作。
     
  • GB-November-GRP2-Health-Insurance: 健康保险预测分析
    优质
    本项目聚焦健康保险领域的数据挖掘与预测分析，旨在通过构建模型评估风险和成本，优化保险产品设计及客户服务体验。 项目名称：健康保险（11月群组2） 该项目的目标是利用机器学习模型预测个人是否会购买健康保险，并考虑多种因素的影响，如年龄组、地区、居住地类型、最高学历以及财富指数等。 所使用的数据集为2018年尼日利亚人口与健康调查的个人层面数据。基于此数据构建了一个Streamlit应用程序。 项目小组成员包括：Opeyemi Idris, 夏基鲁·穆赖纳, Boluwatife Adewale 和 Uthman Allison。 教学助手是 Mukwevho Mukovhe。 该项目将依次完成以下任务： 1. 问题陈述 2. 方法（参考类似的研究论文） 3. 数据集的加载与清理 4. 探索性数据分析 5. 模型建立与评估 6. 使用过采样和欠采样的方法处理类别不平衡的问题 7. 对不同模型进行比较并优化超参数 8. 利用Streamlit创建应用程序界面 9. 在Heroku平台上部署应用
     
  • An Apple a Day: AAVE Health Factor Simulator
    优质
    《An Apple a Day: AAVE Health Factor Simulator》是一款模拟器应用，帮助用户理解并优化AAVE借贷平台上的健康因子，通过互动体验学习金融风险管理。 我们使用Yarn作为包管理器。要安装依赖项，请在根目录中执行以下命令：`yarn install`。然后运行 `yarn redwood dev`，您的浏览器应自动打开 http://localhost:8910 查看该Web应用程序。Lambda函数可以在http://localhost:8911上运行，并且还代理到http://localhost:8910/.redwood/functions/* 。
     
  • US Medical Insurance Analysis: A Python Project Using US Healthcare Data
    优质
    本项目运用Python分析美国医疗保健数据，深入探讨美国医疗保险现状。通过详实的数据解析，揭示美国医保体系的特点与挑战。 US_Medical_Insurance：使用Python分析美国医疗保险数据的项目。
     
  • A Practical Guide for Quantitative Finance Job Interviews
    优质
    本书为量化金融求职者提供实用面试指南，涵盖必备理论知识、热门技术及面试技巧，助力读者顺利通过量化金融岗位面试。 A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews是一本关于量化金融面试的实用指南。这本书为读者提供了深入的理解和准备策略，帮助他们在量化金融领域取得成功。书中涵盖了各种技术问题、理论概念以及实际案例分析，是希望进入或已经在该行业工作的专业人士的理想资源。
     
  • A-Stock-Prediction-AlgorithmbasedonMachineLearning:（持续更新）优化中...
    优质
    本项目旨在开发一种基于机器学习的股票预测算法(A-Stock-Prediction-Algorithm)，通过不断的数据分析与模型优化，力求提升预测准确度。该项目将持续迭代更新以适应市场变化。 基于机器学习的股票价格预测算法包括基本回测系统及多种不同机器学习方法的应用，如LSTM、Prophet、AutoARIMA、朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)等。建议参考sklearn库的相关文档。 另外，提供了一个使用自然语言处理(NLP)进行消息面分析的算法。该算法从新浪财经获取新闻和个股预测情况，并利用jieba对文本进行分词以及通过snownlp执行情感分析，最后进行了回测实验以验证其有效性。 近期更新包括修正了机器学习部分中DecisionTree.py和RandomForest.py文件中的逻辑错误，并重新编写了可视化脚本mlpredict-line.py，结合echarts与tushar库来展示预测结果。
     
  • Elastic-Job,Elastic-Job-Console
    优质
    Elastic-J Job是一款分布式任务调度解决方案，而Elastic-Job-Console则是其配套的任务管理控制台，二者结合为企业级应用提供高效、可靠的定时任务服务。 elastic-job-console是用于管理elastic-job页面的控制台工具，希望它能帮助到朋友们。
     
  • Microsoft PC Health Check.rar
    优质
    Microsoft PC Health Check是一款由微软官方开发的应用程序，用于检测Windows 10系统升级到Windows 11时所需的硬件和配置要求。用户可以利用此工具全面了解其电脑是否符合新版操作系统的最低标准。 检查你的电脑是否符合安装Windows 11的条件可以使用PC Health Check应用。
     
  • COVID-Mental-Health-primary.zip
    优质
    本资料集聚焦于新冠疫情下公众心理健康问题的研究与分析，涵盖多种语言的一手调查数据和报告，旨在探讨疫情对全球民众心理健康的长期影响。 从2020年6月1日至6月8日,本项目旨在研究COVID-19大流行期间过去7天内焦虑或抑郁样症状的发生率，并针对两个子问题进行预测分析。为此，我设计了一个工具，利用了在相同时间段内的“COVID影响力调查”中收集的身份数据，同时该工具还将展示最终预测结果中最关键的特征。 为了启动并运行本地副本，请遵循以下步骤： **先决条件：** 1. 从GitHub存储库下载文件“COVID_data.csv”。 2. 下载名为“COVID-心理健康数据.ipynb”的文件，并在Jupyter Notebook中打开它。 3. “Dictionary.csv”有助于理解每个列名对应的具体问题。 此项目由Devi Lakhlani设计，旨在通过NIH FAES的BIOF509课程进行。感谢使用了来自COVID影响力调查的数据。
     
  • Stroke Prediction
    优质
    Stroke Prediction项目致力于通过分析个人健康数据和生活习惯来预测中风风险。此模型旨在早期识别高危人群，以预防措施减少中风发生率，改善公众健康。 项目总结：这是在Kaggle找到的“中风预测数据集”的探索性项目。 方法：在对分类变量进行逻辑回归以预测发生中风的可能性之前，先对分类变量进行了热编码。日志建于此存储库中包含的文件是使用Google Collab编写的。这是一个Jupyter笔记本电脑环境，无需安装即可使用，并且完全在云中运行。 档案结构： - healthcare-dataset-stroke-data.csv：在Kaggle中找到的中风预测数据集 - Stroke Prediction.ipynb ：源代码 要评估项目，请克隆存储库。 $ git clone https://github.com/Joeltzy/Stroke-Predictio