基于决策树与随机森林的旅游保险需求预测分析

本文针对旅客旅游保险的需求分析问题,基于年龄、就业类型、毕业与否、年收入、家庭成员数、是否患有慢性病、是否为飞行常客、是否曾出国旅行八个维度,分析调查了购买旅游保险的情况,研究和探讨决策树（DT）和随机森林（RF）分类模型在旅客购买旅游保险需求预测中的应用。两种模型确定了旅客的关键信息参数及其量化值,包括年收入、年龄、家庭成员数等。建立的模型诊断准确率达到80%以上,采用94颗决策树集成随机森林算法,ROC曲线中AUC面积从决策树的78%提高到81%。为分析旅客的旅游保险需求的评估提供了科学决策。     

我国居民当前保险消费非理性行为解析

消费者理性消费是保险业健康发展的条件,但是目前保险市场中出现了一些拒绝保险、盲目从众购买、将保险产品当投资产品买等非理性消费行为。本文从保险消费的主体与客体两个角度进行分析,提出了培育科学消费观、保障消费者知悉权、加快保险产品创新与改良、净化保险消费环境、提升保险消费服务水平等对策,以促进保险市场的理性消费。     

决策树在成绩分析中的应用

数据挖掘技术能够从海量信息中获取有用的知识,有利于辅助管理者制定决策。分析《计算机信息技术》的课程成绩时,挖掘得出影响学生成绩的潜在的因素,目的在于改善课程教学。     

基于社群挖掘及决策树模型的欺诈团伙检测

当前,团伙欺诈模式越来越普遍,不同场景、不同业务对应的欺诈行为也越来越多。根据实际业务场景,基于套现欺诈用户更易和套现欺诈商户有所关联,形成聚集效应的团伙欺诈假设,通过构建商户—用户交易行为二分图,建立模型评估指标体系,对比不同社群挖掘算法fastgreedy算法、infomap算法、walktrap算法效果,最终在满足运行速度最快的基础上,用fastgreedy算法挖掘出社群最具区分度。针对挖掘出的社区,通过构建社区相关特征变量以及用户商户特征变量,设定好、坏社群标签,使用机器学习中的决策树模型,将社区结果进行分级,找出最坏的社群聚集群体。     

浅析决策树算法对构建高校图书馆服务模型的研究

以高校图书馆——长春工程学院图书馆为例,选择决策树C4.5算法构造模型,通过数据挖掘算法,得出制约图书馆数字资源使用因素间的一些潜在性联系,从而进一步分析高校图书馆用户的实际使用需求,为图书馆今后发展、决策提供意见及指导。     

银行个人客户信用评分模型研究——基于决策树算法

近年来,中国的信用卡业务飞速发展,为银行带来了丰厚的利润。但招揽信用卡用户的激烈竞争导致银行不断放宽对于信用卡申请者的要求,疏忽了风险的管理和控制。能否掌握信用卡客户的业务规律,并能设计相应对策以管理控制风险,是信用卡业务成败与否的关键。据此,针对银行信用卡客户,收集并处理他们的信息,利用决策树算法建立个人信用评分模型,并结合社会实际情况对模型做出调整建议。     

基于决策树C4.5算法的大数据保险业模型研究

如今大数据背景下客户信息数据呈现指数级增长趋势,盈利企业亟须通过大数据分析发现客户更深层次的潜在信息从而降低客户流失率,尤其是流动率高的保险行业性质企业。保险公司力求稳定增长的市场占有率和经济效益就需要通过数据挖掘来不断发现潜在客户价值,此时数据的多元性和数据量成为有效快速挖掘用户信息的瓶颈。文章引入"数据湖"的概念结合HDFS构建集群式的大数据模型,并引入价值率来对客户进行分析,构建用户画像,帮助公司深度理解客户特征降低客户流失率。     

居民住房购买行为的统计研究

近年来随着国内房地产市场的发展与居民消费水平的不断提升,居民家庭对住房产生了新的要求,分析居民购房行为特征,探究居民住房购买行为。 经研究得知,居民受教育程度、居民家庭收入、个人工作稳定情况、常住人口、住宅物业管理以及周围设施都与居民住房购买行为存在正相关,而住房面积与购房行为存在负相关。     

基于粗糙集的决策树旅游景点信用评估模型的设计与实现

旅游景点信用评估是一种典型的分类问题,本文概述了粗糙集和决策树的理论,基于这两种理论,提出了一个基于数据挖掘粗糙集理论与决策树分类技术相结合的信用评估方法来建立旅行景点的信用评估模型,利用粗糙集的知识约简的概念,对样本数据进行预处理,去除冗余属性对分类模型的影响,然后用决策树方法建立分类模型.最后通过Pawlak重要度的属性约简算法和ID3决策树算法实现了该模型.     

基于决策树的航空公司客户流失分析

客户流失问题在航空公司一直未被重视。运用决策树中的ID3算法对航空公司客户流失进行分析,并进行了实验,实验得出了航空公司客户流失的一些规则,这些规则是航空公司保留客户,进行持续改进的指南。实验结果表明该方法是可行和有效的,为航空公司客户流失分析提供了一种新的方法。     

对世界主要国家贫富差距与经济水平的研究分析——基于非参数方法

本文以基尼系数代表贫富差距水平,以GDP代表经济水平,运用spearman相关系数分析各国贫富差距与经济水平的关系,而后又运用聚类分析探究不同国家国力发展上的异同点.     

决策树算法在电信行业中的应用和分析

如今,数据挖掘技术正以其强大的功能在许多研究和应用领域得到广泛的发展,分类预测算法更是有着广泛的应用前景,在未来的许多行业领域中将会得到进一步的完善和发展。通过对决策树的研究和比较,提出了一个新的想法。另外通过对决策树分类预测模型与神经网络预测模型的比较研究,可以更清楚的理解预测分类模型的作用及其发展趋势。     

对世界主要国家（地区）贫富差距与经济水平的研究分析——基于非参数方法

本文以基尼系数代表贫富差距水平,以GDP代表经济水平,运用spearman相关系数分析各国贫富差距与经济水平的关系,而后又运用聚类分析探究不同国家国力发展上的异同点。     

决策树决策方法的探讨

决策树决策方法是企业在市场经营遇到风险型决策问题时常用的方法之一。由于它在决策过程中具有层次清晰、简单明了、生动、形象等特点。特别是决策问题处在多阶段、多层次中，它能方便地表达出各阶段决策与整体决策的前后关联与相互影响。怎样将此方法运用到更宽的市场营销风险型决策领域，以下是本人对决策树决策方法变化的探讨。     

决策树在寿险企业客户流失分析中的应用

保险业拥有众多有关客户的数据,正确地挖掘与分析隐含在这些数据中的知识,找出客户行为模式,可以有效地留住客户,向客户提供更好的保险产品与服务,从而在竞争中获胜。本文运用决策树的分析方法,结合某保险公司客户的实际数据,从理论和实证两个角度研究了客户流失分析,证明了决策树技术在寿险客户流失分析中的可行性。     

合肥市居民水产品购买偏好及影响因素研究——以对虾为例

文章通过对合肥市居民选购虾制品的调查,首先利用CART决策树算法得到居民选购行为的主要决策规则,明确了选购行为与消费频率、收入水平、虾制品价格有较大关系。其次利用极大似然法因子分析发现了5个潜在因子对居民消费行为有显著影响。最后计算因子得分,利用K-means聚类分析方法将所有样本大致分成了5类人群,并分别总结了这5类人群的主要消费行为特点。     

基于Logit模型的居民购买意愿研究

基于Logit(罗吉特)模型,运用新消费文化观念构建的调查数据,从中国居民的个体特征研究其购买意愿的结果表明:居民的年龄、教育年限、家庭收入、信息渠道及保险与否等因素呈显著的正面影响,而性别和婚姻状况的影响则不显著。在此基础上,提出了相关的对策与建议。     

保险商品牌信用对投保人保险购买行为的影响机制分析

文章分析了影响投保人报销购买行为的因素,探析了保险商品牌信用与投保人购买行为的影响机制.     

影响我国居民储蓄行为因素分析

改革开放以来,我国经济快速发展,居民储蓄呈现出很明显变动。本文分析了影响居民储蓄变动的主要因素,并指出在制定宏观政策上采取适当的措施,使储蓄率保持适当的水平,促进国民经济健康快速的增长。