车险数据

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车险保单样本数据集
包含地区、车型、车主星座、赔款、保费等字段的车险历史保单数据,用于建模算法示例。
便捷车险管理,高效省心
还在为车险管理烦恼吗?试试这款便捷的车险管理系统吧!功能丰富,操作简单,让您的车险管理更加高效省心。快来体验吧,与大家一起分享使用心得!
基于行程和速度特征的车险风险分析
基于行程和速度特征的车险风险分析 行程里程分析 将行程里程划分为 0-2 公里、2-5 公里、5-10 公里、10-50 公里、50-100 公里和 100 公里以上六个区间,分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。 0-2 公里区间: 区间行程数量占比越高,车险出险频率越低。 2 公里以上区间: 总体呈现出区间行程数量占比越高,车险出险频率越高的趋势,但存在一定波动性。 分析结果表明,2 公里可能是区分风险的一个临界值,但该值并非最优。由于后续建模不采用该因子,故不再进一步探讨更可靠的临界值。 虽然行程里程分析具有一定风险区分能力,但区分度和稳定性不如后续介绍的行程时长分析,因此最终选择后者用于构建预测模型。 速度相关因子分析 平均速度标准差 分析结果显示,平均速度标准差与车险出险频率之间的关系并不显著,难以解释其趋势。 因此,本次建模不考虑平均速度标准差这一因子。 分平均速度行程数 将行程平均速度划分为 0-15 千米/时、15-25 千米/时、25-40 千米/时、40-80 千米/时等区间,分析每个区间行程数量占比与车险出险频率的关系。
路线熟悉度与车险风险: 基于GPS轨迹数据的分析
路线熟悉度对车险风险的影响 通过分析车主最常行驶的前十条路线行程数量占比, 探究路线熟悉度与车险风险水平之间的关系。 研究结果表明: 路线熟悉程度与车险风险水平显著相关。 随着熟悉路线行程数量占比的上升, 车险出险频率明显下降, 这与人们的普遍认知一致。 使用前一、前三或前十位熟悉路线计算占比, 均可得出上述结论, 其中前十位熟悉路线行程数量占比对风险的区分能力最强 (如图24所示)。
基于数据挖掘的财险客户风险与贡献评级管理
良好的客户细分管理有助于财险公司优化运营成本和收益,实现有效的风险控制和利润最大化。运用K-Means聚类分析、C 5.0决策树算法和改进的Apriori算法,从风险和贡献两个角度对财险客户进行了详细的数据挖掘分类分析。结果显示,通过客户风险-贡献分类矩阵,可以为不同类别的客户制定精准的管理对策。
汽车之家2016车型数据库
汽车之家2016年版车型数据库,包含210个数据字段和超过22500条经过验证的汽车数据,为研究人员和汽车爱好者提供全面的信息。
JavaWeb购物车项目实现
在JavaWeb开发中,利用Servlet连接MySQL数据库实现了购物车功能。这个项目通过Servlet技术,实现了用户添加、删除购物车商品的操作,同时保证了数据的持久性存储。购物车功能在电子商务网站开发中具有重要意义,能够提升用户体验并促进销售。
商品购物车数据库表设计优化
针对网站购物需求,提供了经过优化的MySQL购物相关数据库表设计,供下载参考。
奔驰车系的详细介绍
信息来源网络资源:奔驰官方网站、新浪视频奔驰广告、设计资讯、汽车设计、北京骏源骏达汽车销售有限公司参考文献。汽车造型设计王惠军著国防工业出版社。
德系豪华车品牌分析
奔驰、宝马和奥迪是德国乃至全球三大豪华车品牌,它们合计占据中国高档车市场八成以上份额。S600、7系和A8是它们各自最高端的车系,每款车设计风格独特,难以简单比较优劣。然而,从多个角度来体验它们的魅力仍然是值得的。