Інтелектуальний аналіз даних і підходи машинного навчання для реконструкції найнижчих ставок страхування автомобіля
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
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.