Вопрос или проблема
Я новичок в прогнозировании, и изучаю набор данных из страховой компании, который содержит объем новых полисов, продлений и отмен на ежемесячной основе. Новые полисы данного месяца продлеваются через определенные интервалы (3 месяца, 6 месяцев, 12 месяцев), но могут быть отменены в любое время. Например, новые полисы января с 3-месячной продолжительностью продлеваются через 3 месяца, в апреле.
Я хотел бы получить помощь в том, в каком направлении учиться, чтобы создать модель прогнозирования, которая будет предсказывать количество продлений (R) и отмен (C) за данный месяц на основе ввода новых полисов (N) предыдущих месяцев.
Спасибо
Я предполагаю, что продления/отмены являются вашим ожидаемым результатом, поэтому это можно рассматривать как задачу бинарной классификации.
С моей точки зрения, все, что вы упомянули (полисы) в вашем первом абзаце, не имеет смысла, потому что я не вижу, как я могу использовать их для создания какой-либо модели. Лучше изучите, как выглядят клиенты, которые обычно продлевают/отменяют полисы соответственно. И это и есть могущественная “особенность“! Например, вы можете учитывать их пол, возраст, этническую принадлежность и годовой доход и т. д. Это будет полезнее, чем думать только о вашем полисе.
Или вы также можете попробовать вероятностное решение: подумайте о вероятности отмены вашего полиса в прошлом и вероятности отмены других компаний, учитывая, что они исполняют тот же полис. Что вы можете предсказать?
Ответ или решение
Определение лучшей модели прогнозирования объемов страховых полисов требует комплексного подхода, который учитывает специфику данных, доступных для анализа, и уникальные особенности страхового бизнеса. В данном случае у вас есть данные о новых полисах, продлениях и отменах на ежемесячной основе, что предоставляет богатый источник информации для построения прогнозирующей модели.
1. Сбор и анализ данных
Первый шаг в построении эффективной модели прогнозирования – это глубокий анализ доступного набора данных. Вам потребуется провести первичную обработку данных для выявления аномалий и заполнения возможных пропусков. Важно учитывать:
- Исторические данные: Сколько новых полисов было реализовано, сколько из них было продлено и отменено в предыдущие месяцы.
- Интервалы продления: Учтите, что полисы могут продлеваться через 3, 6 или 12 месяцев, а это создаёт множество факторов, влияющих на обновление.
- Метрики отмены: Определите среднюю скорость отмен по периодам, чтобы понять, как изменяется этот показатель в зависимости от времени.
2. Выбор модели прогнозирования
На основании предоставленных вами данных и описаний, можно рассмотреть несколько подходов:
a. Временные ряды
Методы временных рядов, такие как ARIMA или SARIMA, могут быть подходящими для прогнозирования объемов продлений и отмен. Эти методы учитывают временные зависимости в данных и могут быть настроены для учета сезонности.
b. Регрессионные модели
Модели линейной регрессии могут быть использованы для анализа зависимости количества отмен и продлений от объема новых полисов. Это позволит вам формализовать взаимосвязи между различными переменными.
c. Машинное обучение
Методы машинного обучения, такие как деревья решений, случайные леса или градиентный бустинг, могут предложить более гибкий подход. Например, используя модель XGBoost, вы сможете неплохо предсказать как продления, так и отмены, учитывая множество факторов.
3. Важность признаков
Успех любой модели во многом зависит от выбора признаков. Вам стоит рассмотреть использование следующих факторов:
- Демографические данные клиентов: пол, возраст, уровень дохода и т.д.
- Исторические данные по продлениям и отменам: как клиенты действовали в прошлом.
- Специфические условия страховых полисов: какие полисы более склонны к продлению или отмене.
Использование таких данных позволит повысить точность ваших прогнозов.
4. Оценка и валидизация модели
После того как вы обучите модель, важно провести оценку ее производительности. Для этого вы можете использовать такие метрики, как MSE (среднеквадратическая ошибка) для регрессионных задач или F1-мера и ROC-AUC для задач классификации. Разделите ваши данные на обучающую и тестовую выборки, чтобы проверить обобщающую способность модели.
5. Итоги
В результате, лучшая модель прогнозирования объемов страховых полисов будет зависеть от ваших данных и специфики бизнеса. Комбинирование методов временных рядов, регрессии и машинного обучения с использованием детализированных признаков клиентов создаст мощный инструмент для прогнозирования продлений и отмен.
Этот многоступенчатый подход обеспечит высокую точность ваших прогнозов и даст возможность вашей компании более эффективно управлять страховыми полисами и клиентскими отношениями.