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

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКупенко, Ольга Петрівна
dc.contributor.authorПустовойт, Павло Михайлович
dc.date.accessioned2023-09-16T15:27:00Z
dc.date.available2023-09-16T15:27:00Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна 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.uk
dc.description.abstractotherThesis: 75 pages, 18 figures, 11 tables, 1 appendix, 14 sources. Mandatory car insurance has led to a significant increase in the number of offers, which may not differ in quality from each other, but differ significantly in price. Companies operating in a highly saturated insurance market must constantly monitor their competitiveness. Since the rates of insurance offers are of great importance to consumers, the reconstruction of the rates of the leading competitors can help the insurance company to determine its tariff policy effectively. This thesis examines methods of Intelligent data analysis and Machine Learning for the reconstruction of insurance tariffs based on data from competing companies. The purpose of the work is to examine the provided data and develop a strategy for their processing, followed by the search for the best machine learning algorithm that will be able to reconstruct prices as accurately as possible. This study occupies a key place among the tasks of the research department of any large insurance company.uk
dc.format.extent75 с.uk
dc.identifier.citationПустовойт, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60446
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectрегрессіяuk
dc.subjectреконструкціяuk
dc.subjectдеревовидні алгоритмиuk
dc.subjectстрахуванняuk
dc.subjectregressionuk
dc.subjectreconstructionuk
dc.subjecttree algorithmsuk
dc.subjectinsuranceuk
dc.titleІнтелектуальний аналіз даних і підходи машинного навчання для реконструкції найнижчих ставок страхування автомобіляuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pustovoit_bakalavr.pdf
Розмір:
1.25 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи