(Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe RStudioDatalabși a contribuit cu drag la R-Bloggers). (Puteți raporta problema despre conținutul de pe această pagină aici)
Doriți să vă împărtășiți conținutul pe R-Bloggers? Faceți clic aici dacă aveți un blog sau aici dacă nu.
Când lucrați la un proiect care implică analiza datelor sau modelarea statistică, este crucial să înțelegeți setul de date pe care îl utilizați. În acest ghid, vom explora un set de date sintetic creat pentru clienții din sectoarele bancare și asigurări. Indiferent dacă sunteți un cercetător, un student sau un analist de afaceri, înțelegerea modului în care datele sunt structurate și analizate poate face o diferență uriașă. Aceste date sunt livrate cu o varietate de caracteristici care oferă informații despre comportamentele clienților, statutul financiar și preferințele politicii.
Cuprins
Originea și contextul setului de date
Setul de date, conceput pentru analiză în instrumente precum Rstudio sau SPSS, combină detaliile clienților precum vârsta, soldul contului și primele de asigurare. Întreprinderile din industria finanțelor și asigurărilor trebuie să le ajute să optimizeze experiențele clienților, să îmbunătățească ratele de retenție și să perfecționeze modelele de evaluare a riscurilor.
Structura setului de date
În orice analiză a datelor, înțelegerea structurii de bază a setului de date este esențială. Acest set de date este format din 1.000 de rânduri (reprezentând clienți individuali) și 10 coloane. Coloanele includ un mix de variabile categorice (cum ar fi genul și starea civilă) și numerice (cum ar fi soldul contului și scorul de credit). Această combinație vă permite să explorați relațiile și tendințele în diferite atribute ale clienților.
Formate de fișier și acces
Datele sunt accesibile într -un format CSV, ceea ce face ușor încărcarea în instrumente precum Rstudio, Excel sau SPSS. Pentru cei care au nevoie de asistență cu analiza datelor sau doresc să efectueze teste statistice, acest format este ideal pentru importul și procesarea rapidă.
Variabile
| Variabil | Tip | Descriere | Distribuție / niveluri |
|---|---|---|---|
| ClientID | Categoric | Identificator unic pentru fiecare client | Cust0001 – Cust1000 |
| Gen | Categoric | Genul clientului | Masculin, femeie (≈49%/51%) |
| Starea civilă | Categoric | Starea civilă | Singur, căsătorit, divorțat, văduv |
| EducationLevel | Categoric | Cea mai înaltă educație atinsă | Liceu, colegiu, absolvent, postuniversitar, doctorat |
| Contragorie | Categoric | Suport anual de venit | <40K, 40K-60K, 60K-80K, 80K-120K,> 120K |
| PolicyType | Categoric | Tipul poliței de asigurare deținute | Viață, sănătate, auto, acasă, călătorie |
| Vârstă | Numeric | Vârsta în ani | Distribuție normală, μ = 45, σ = 12 |
| Distribuirea contului | Numeric | Soldul contului bancar în USD | Distribuție normală, μ = 20.000, σ = 5.000 |
| Creditscore | Numeric | Scor de credit FICO | Distribuție normală, μ = 715, σ = 50 |
| Asigurări premium | Numeric | Prima anuală plătită în USD | Distribuție normală, μ = 1.000, σ = 300 |
| Reclamații | Numeric | Total cereri plătite în USD pe an | Distribuție normală, μ = 5.000, σ = 2.000 |
Variabile categorice
Variabilele categorice sunt importante, deoarece reprezintă date grupate sau calitative. În acest set de date, veți găsi atribute precum sexul (bărbat/femeie), starea civilă (single, căsătorită etc.) și tipul de politici (sănătate, auto, acasă etc.). Înțelegerea acestora ajută la analiza demografiei și preferințelor. De exemplu, o companie ar putea utiliza aceste informații pentru a înțelege distribuția pe piață a diferitelor produse de asigurare.
Variabile numerice
Variabilele numerice precum vârsta, soldul contului și scorul de credit sunt continue și oferă o viziune clară și măsurabilă a poziției financiare a fiecărui client. Aceste variabile permit o analiză statistică aprofundată, cum ar fi modele de regresie sau analize predictive, pentru a prognoza comportamentul clienților sau rezultatele politicii. O afacere ar putea utiliza aceste variabile pentru a evalua sănătatea financiară sau nivelul riscurilor pentru asigurare.
Ipoteze distribuționale
Datele folosesc distribuții normale pentru variabile numerice precum vârsta și soldul contului, ceea ce înseamnă că valorile sunt centrate în jurul unei medii cu o abatere standard setată. Acest lucru asigură că setul de date oglindește scenariile din lumea reală, unde valorile tind să urmeze o răspândire naturală. Înțelegerea acestor distribuții ajută la aplicarea metodelor statistice adecvate atunci când analizăm datele.
Calitatea și validarea datelor
Lipsește tratamentul cu valoare
Înainte de a efectua orice analiză, este esențial să abordăm datele lipsă. Acest set de date a fost curățat și preprocesat pentru a se asigura că valorile lipsă sunt gestionate în mod corespunzător, fie prin imputație sau îndepărtare. A avea date curate asigură că rezultatele analizei dvs. sunt valabile și fiabile.
Detectarea și manipularea anterioară
Outliers poate influența semnificativ analiza. Folosim metode precum scoruri z sau boxplots pentru a detecta valori exterioare în variabile precum prima de asigurare sau suma de creanță. După ce au fost detectate, aceste valori pot fi ajustate sau eliminate, asigurându -vă că analiza dvs. reflectă modele adevărate, mai degrabă decât anomalii.
Verificări de consistență (de exemplu, categoria veniturilor vs. soldul contului)
Coerența datelor este crucială pentru a face predicții exacte. De exemplu, clienții cu o categorie de venituri de „> 120k” ar trebui să aibă în mod logic un sold mai mare al contului. Ne asigurăm că setul de date se aliniază cu logica din lumea reală, efectuând verificări de consistență între variabile.
Exemple de utilizare și analiză
Profilare demografică
Înțelegerea demografiei clienților ajută întreprinderile să creeze campanii de marketing vizate sau oferte de produse personalizate. Acest set de date vă permite să analizați modul în care vârsta, starea civilă și nivelul de educație se corelează cu preferințele pentru anumite tipuri de polițe de asigurare sau solduri ale contului.
Modelarea riscului de credit
Una dintre cele mai frecvente aplicații ale acestor date este modelarea riscului de credit. Analizând scorurile de credit alături de soldul contului, puteți construi modele pentru a prezice probabilitatea unui client de a fi nefavorabil la plăți sau de a face creanțe de asigurare.
Predicția cererii de asigurare
Prezicerea creanțelor de asigurare este un alt caz de utilizare pentru acest set de date. Studiind relația dintre vârstă, tipul de politici și suma de revendicare, întreprinderile pot crea modele mai precise pentru a prezice cererile viitoare și a optimiza prețurile politice.
Documentare și întreținere
Versiunea și schimbarea jurnalului
Pe măsură ce setul de date evoluează, este important să mențineți controlul versiunii. Ne asigurăm că orice modificare a setului de date este documentată cu jurnalele clare de versiune și modificări. Prin urmare, utilizatorii știu exact când și de ce s -au făcut ajustări.
Contact și guvernare
Dacă aveți nevoie de asistență suplimentară cu analiza datelor, echipa noastră de la RstudioDatalab este aici pentru a vă ajuta. Indiferent dacă aveți nevoie de îndrumări cu privire la teste statistice sau mai multe clarificări pe setul de date, oferim suport prin zoom, Google Meet, Chat și e -mail.
Bancă și asigurări.csv
100KB
Transformă datele brute în perspective acționabile. Lăsați -mi expertiza în R și tehnici avansate de analiză a datelor să deblocheze puterea informațiilor dvs. Obțineți o consultație personalizată și vedeți cum vă pot eficientiza proiectele, economisindu-vă timp și conduceți o mai bună luare a deciziilor. Contactați -mă astăzi la (e -mail protejat) sau vizita Pentru a vă programa apelul de descoperire.
