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GB-November-GRP2-Health-Insurance: 健康保险预测分析

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简介：
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

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  • GB-November-GRP2-Health-Insurance: 健康保险预测分析
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    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
     
  • Python 在健康保险交叉销售中的预测分析
    优质
    本研究运用Python编程语言和数据分析技术，探索在健康保险领域内进行交叉销售的有效预测模型。通过深入分析客户数据，识别潜在购买模式与偏好，助力保险公司优化其市场策略及产品组合，从而增强竞争力并提升盈利能力。 Python健康保险交叉销售预测涉及使用Python编程语言来开发模型，以预测现有客户购买额外健康保险产品的可能性。这通常包括数据预处理、特征选择以及应用机器学习算法来进行预测分析。通过这种方式，保险公司可以更有效地针对潜在的高价值客户提供个性化的营销策略和产品推荐。
     
  • 健康保险的交叉销售预测
    优质
    本研究探讨了利用数据分析技术提高健康保险公司交叉销售效率的方法，旨在通过预测模型增强客户产品匹配度和满意度。 健康保险交叉销售预测涉及利用数据分析技术来识别现有客户购买额外健康保险产品的可能性。通过分析客户的个人信息、行为模式及历史交易记录，可以更准确地预测哪些客户可能对其他类型的健康保险产品感兴趣，并据此制定有效的营销策略以提高销售效率和客户满意度。
     
  • 健康保险销售预测-Kaggle竞赛
    优质
    本Kaggle竞赛旨在通过分析客户信息和行为数据，建立模型预测健康保险的销售情况，助力保险公司优化营销策略。参赛者需运用机器学习技术，提高预测准确性。 Meningkatkan tingkat minat pengguna sebesar 10% Tujuan: - Memprediksi nasabah yang potensial untuk asuransi kendaraan. - Menemukan faktor penting dan karakteristik utama dari user yang tertarik dengan asuransi kendaraan. - Menemukan metode apa yang membuat customer tertarik. - Meningkatkan jumlah orang yang tertarik dengan asuransi kendaraan. - Mengimplementasikan pada sebuah simulasi bisnis untuk melihat apakah model yang dibuat memberikan dampak positif bagi perusahaan Asuransi. Metrik Bisnis: Penggunaan
     
  • Kaggle上的健康保险交叉销售预测
    优质
    本项目利用机器学习模型在Kaggle平台上进行健康保险交叉销售预测，旨在通过分析客户数据来识别潜在的目标客户群。 健康保险交叉销售预测：针对车辆保险感兴趣的健康保险所有者 问题陈述： 您的客户是一家为其客户提供健康保险的保险公司，现在他们需要您帮助建立一个模型来预测过去一年的客户是否也会对公司提供的车辆保险感兴趣。 经营目标： 构建一个能够准确预测哪些健康保险持有者对购买汽车保险有兴趣的模型。这将有助于公司更好地规划其沟通策略，以接触这些潜在客户，并优化业务模式和收入来源。 数据说明： 用于分析的数据集包括以下列： - id：客户的唯一标识符 - 性别：客户的性别（男/女） - Age：客户的年龄 - Driving_License ：0 - 客户没有驾驶执照，1 - 客户已有驾驶执照 - Region_Code ：客户所在地区的唯一代码 - Previously_Insured : 1 - 客户已经有车辆保险，0 - 客户没有车辆保险 - Vehicle_Age：客户的汽车年龄（例如：< 1 年、1-2年、> 2 年） - Vehicle_Damage：是否有过事故记录 (1 表示有, 0表示无)
     
  • 心脏健康：预测心脏病风险
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    本课程专注于介绍如何通过识别和管理关键风险因素来预防心脏病，帮助参与者了解自身的心脏病患病几率，并提供实用建议以维护心血管健康。 心脏病预测涉及通过分析个人的健康数据来评估一个人患心脏病的风险。这种方法可以帮助早期发现潜在的心脏问题，并采取预防措施以减少患病风险。
     
  • 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。
     
  • VMware vSphere 健康检查报告: Health Check
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    《VMware vSphere健康检查报告》是一份详细的系统评估文档，旨在通过Health Check工具检测和分析vSphere环境中潜在的问题与风险，提供优化建议。 VMware vSphere Health Check健康检查报告提供了一种全面评估vSphere环境的方法，帮助用户发现潜在问题并优化性能。通过运行此工具，可以收集有关主机、虚拟机以及网络配置的详细信息，并根据最佳实践提出改进建议。 该报告涵盖了以下几个关键领域： 1. 主机硬件和操作系统状态 2. 存储设备及数据存储状况 3. 网络连接与性能指标 4. 虚拟机设置及其资源分配情况 使用vSphere Health Check有助于确保数据中心的稳定运行，同时还能提高效率并降低维护成本。
     
  • 保险公司理赔支出预测的Python代码及数据集，健康保险理赔预测代码，包含特征数据分析与线性回归模型应用
    优质
    本项目利用Python进行健康保险理赔支出预测，涵盖特征分析和线性回归建模。附带详尽数据集，适用于深入学习保险公司财务规划与风险评估。 根据Kaggle健康保险客户的特征数据集来预测医疗费报销支出。使用支持向量机模型取得了较好的预测效果。该数据集中包含以下字段：年龄（主要受益人的年龄）、性别（保险承包商的性别，分为女、男）、BMI（身体质量指数，用于衡量相对于身高而言体重是否过高或过低的理想指标为18.5至24.9之间）、儿童数量（健康保险覆盖的受抚养者人数）、吸烟状态以及地区信息。其中，地区字段描述了受益人在美国的具体居住地，包括东北、东南、西南和西北等区域。收费字段则记录了由健康保险支付给个人的实际医疗费用。 为了更好地理解各个特征与预测目标之间的关系，在进行模型训练之前进行了数据可视化分析以选择最优的特征组合。通过这种方式可以发现不同变量间的关系，并帮助提高最终的预测准确性。
     
  • 美年健康AI竞赛——双高疾病风险预测.zip
    优质
    美年健康AI竞赛——双高疾病风险预测是一场专注于利用人工智能技术预测高血压和糖尿病等慢性病风险的比赛，旨在提升公众健康水平。参赛者通过分析海量体检数据，开发出高效的疾病早期预警系统。 美赛竞赛资源包括完整的源码解决方案内容，可用于参赛学习与参考。这些资源能够帮助参赛者更好地理解和应用数学建模的相关知识和技术，提高比赛成绩。