Analyse de données d'assurance

Ce document a pour objectif de recenser et de présenter les différentes analsyes statistiques et modélisations que nous pouvons réaliser sur le fichier CSV contenant des données d'assurance pour des individus.

Introduction

Ce projet vise à explorer, analyser et modéliser les données issues d'un fichier CSV relatif aux assurances. L'objectif est de mieux comprendre le comportement des assurés, d'évaluer leur niveau de risque et d'optimiser la tarification des polices d'assurance grâce à diverses techniques statistiques et de machine learning.

Présentation des données

Le fichier CSV comprend plusieurs variables qui peuvent inclure, sans s'y limiter :

• Caractéristiques démographiques : âge, sexe, situation familiale, etc.
• Informations sur les contrats : date de souscription, durée, type de couverture, etc.
• Historique des réclamations : nombre de réclamations, montant total des réclamations, etc.
• Autres variables pertinentes : profession, zone géographique, etc.

Il est essentiel de bien explorer et nettoyer ces données afin de garantir la qualité des analyses à venir.

Objectifs de l'analsye

Les objectifs principaux de cette étude sont:

• Évaleur le risque: Prédire la probabilité qu'un individu effectue une réclamation.
• ...

Analyses proposées

Classification

• Objectif: Prédire si un individu présente un risque élevé ou faible de faire une réclamation.
• Méthodes possibles:
  • Régression logistique
  • Arbres de décision
  • Forêts aléatoires
  • Machines à vecteurs de support (SVM)
• Utilisation: Développer un modèle de prédiction binaire ou multi-classes pour la gestion du risque.

Régression

• Objectif: Estimer le montant potentiel d'une réclamation ou le montant de la prime d'assurance.
• Méthodes possibles:
  • Régression linéaire
  • Régression ridge et LASSO
  • Arbres de régression
  • Arbres de décision pour régression (par exemple, Gradient Boosting ou Random Forest Regressor)
• Utilisation: Construire un modèle de régression pour quantifier les relations entre les variables explicatives et les montants à prédire.

Clustering

• Objectif: Identifier des groupes homogènes d'assurés basés sur leurs caractéristiques.
• Méthodes possibles:
  • K-means
  • Clustering hiérarchique
  • DBSCAN
• Utilisation: Explorer la segmentation de la clientèle pour mieux adapter les stratégies de commerciales et de tarification.

Analyse des associations

• Objectif : Extraire des règles d'association entre différentes variables (par exemple, la relation entre le type de véhicule et le risque de réclamation).
• Méthodes possibles :
  • Algorithme Apriori
• Utilisation : Découvrir des patterns et associations cachées dans les données.

Réduction de dimensionnalité (PCA)

• Objectif : Réduire le nombre de variables pour faciliter la visualisation et l'interprétation des données.
• Méthodes possibles :
  • Analyse en composantes principales (PCA)
  • t-SNE pour la visualisation
• Utilisation : Identifier les variables les plus influentes et réduire le bruit dans les données.

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