Інтелектуальний аналіз даних і підходи машинного навчання для реконструкції найнижчих ставок страхування автомобіля

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2023

Автори

Пустовойт, Павло Михайлович

Науковий керівник

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Анотація

Дипломна робота: 75 с., 18 рис., 11 табл., 1 додаток., 14 джерел. Обов'язкове страхування автомобіля призвело до значного збільшення кількості пропозицій, які можуть якісно не відрізнятися одна від одної, але значно відрізнятися за ціною. Компанії, що працюють на високонасиченому страховому ринку, повинні постійно контролювати свою конкурентоспроможність. Оскільки тарифи страхових пропозицій мають велике значення для споживачів, реконструкція ставок провідних конкурентів може допомогти страховій компанії ефективно визначити свою тарифну політику. У цій дипломній роботі розглядаються методи Інтелектуального аналізу даних та Машинного навчання для реконструкції страхових тарифів на основі даних конкуруючих компаній. Мета роботи – дослідити надані дані та розробити стратегію їх обробки з подальшим пошуком найкращого алгоритму машинного навчання, який буде спроможним реконструювати ціни як можна точніше. Дане дослідження посідає ключове місце серед задач дослідницького відділу будь-якої великої страхової компанії.

Опис

Ключові слова

регрессія, реконструкція, деревовидні алгоритми, страхування, regression, reconstruction, tree algorithms, insurance

Бібліографічний опис

Пустовойт, П. М. Інтелектуальний аналіз даних і підходи машинного навчання для реконструкції найнижчих ставок страхування автомобіля : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Пустовойт Павло Михайлович. – Київ, 2023. – 75 с.

DOI