【摘 要】
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随着国民经济的蓬勃发展,人们的生活水平得到了质的飞跃,因此对于自身的财产安全也更加的重视,保险理财已成为居民资产保障的一种重要手段。但是随着市场竞争的不断加剧,传统保险行业面临着新客难获取、老客易流失的困境,因此企业的营销数字化转型成为了必然趋势。近年来信息技术与数据挖掘技术不断完善,为企业充分了解客户信息,深入挖掘客户潜在购买力,实施交叉销售精准营销提供了可能性。本文基于保险公司现有的真实客户数
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随着国民经济的蓬勃发展,人们的生活水平得到了质的飞跃,因此对于自身的财产安全也更加的重视,保险理财已成为居民资产保障的一种重要手段。但是随着市场竞争的不断加剧,传统保险行业面临着新客难获取、老客易流失的困境,因此企业的营销数字化转型成为了必然趋势。近年来信息技术与数据挖掘技术不断完善,为企业充分了解客户信息,深入挖掘客户潜在购买力,实施交叉销售精准营销提供了可能性。本文基于保险公司现有的真实客户数据,通过数据挖掘对已购买公司健康保险的客户进行分类预测,识别出可能对公司车险感兴趣的潜在客户,提高交叉销售的成功率。由于目标客户通常只占总客户群体的一小部分因此数据不平衡处理是本文关注的一个重点。本文首先通过数据可视化分析探索变量间的潜在规律,并通过图表展示不同变量与用户是否选择购买车险的关系,然后基于数据层面选择5种重采样方法构造出平衡数据集,最后选择逻辑回归、决策树、Adaboost和Adacost 4种算法进行建模。结果表明:（1）从数据重采样层面,SMOTETomek混合采样比起其他4种单纯的欠采样和过采样方法在各个模型上分类效果更好;（2）从数据指标层面,逻辑回归在模型召回率上表现最佳,对于少类样本的识别能达到97.5%,从模型综合指标F1-score、G-mean和AUC值看Adaboost模型要优于其他模型,更适合作为不平衡数据的分类预测模型,该模型的分类准确率能够达到88%,AUC值为0.96,基本能够实现对于该保险公司潜在的车险客户的识别。
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