【摘 要】
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我国经济的不断发展和人民生活水平的稳步提升使得我国机动车保有量逐年增长,带来了诸如交通安全、道路堵塞、环境污染等新的问题并给车险业、交通监管部门带来了新的挑战。
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我国经济的不断发展和人民生活水平的稳步提升使得我国机动车保有量逐年增长,带来了诸如交通安全、道路堵塞、环境污染等新的问题并给车险业、交通监管部门带来了新的挑战。依托物联网概念产生的车联网技术和基于统计学方法的数据挖掘理论为这些问题与挑战的解决提供了新思路。本文结合国内著名车联网数据平台N公司数据,搭建了车辆驾驶画像体系和风险分析模型。本文首先按照数据挖掘理论对数据进行了预处理,继而从车辆实际驾驶中的各种情景出发,提取和构建了一系列场景变量,并对变量集进行了描述性统计分析。在场景变量和描述性统计分析基础上,比较各类变量抽取方法,综合运用稀疏主成分分析和K-均值聚类分析算法,创新性地设计了多层次、多维度的车辆驾驶画像SVT系统。在车辆风险研究部分,本文结合出险数据的特点,建立了变量筛选-样本平衡-分类算法框架,并对各种方法进行了比较。本文提出的SVT车辆画像系统可以实现对车辆进行场景变量维度、车辆维度、时间维度的分层次全面刻画。变量筛选-样本平衡-分类算法框架下的LASSO+过采样+随机森林算法也实现了较高的风险预测精度。研究结果对于车联网相关产品的创新和UBI车险定价具有较高的商业应用价值。
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