ϲÄÂÈÙÅÍÍß ÅÔÅÊÒÈÂÍÎÑÒ² ÐÎÁÎÒÈ ÑÒÐÀÕÎÂί ÊÎÌÏÀͲ¯ ÍÀ ÎÑÍβ ÂÏÐÎÂÀÄÆÅÍÍß ÑÓ×ÀÑÍÈÕ ²ÍÒÅËÅÊÒÓÀËÜÍÈÕ ÒÅÕÍÎËÎÃ²É DATA MINING (íà ïðèêëàä³ ñòðàõóâàííÿ àâòîòðàíñïîðòó ÊÀÑÊÎ)
| Íàçâà | ϲÄÂÈÙÅÍÍß ÅÔÅÊÒÈÂÍÎÑÒ² ÐÎÁÎÒÈ ÑÒÐÀÕÎÂί ÊÎÌÏÀͲ¯ ÍÀ ÎÑÍβ ÂÏÐÎÂÀÄÆÅÍÍß ÑÓ×ÀÑÍÈÕ ²ÍÒÅËÅÊÒÓÀËÜÍÈÕ ÒÅÕÍÎËÎÃ²É DATA MINING (íà ïðèêëàä³ ñòðàõóâàííÿ àâòîòðàíñïîðòó ÊÀÑÊÎ) |
| Ïðåäìåò | Ñòðàõóâàííÿ |
| Òèï ðîáîòè | ñòàòòÿ |
| гê âèêîíàííÿ | 2008 |
| ʳëüê³ñòü ñòîð³íîê | 30 |
| Çì³ñò (áåç íóìåðàö³¿ ñòîð³íîê) | ÂÑÒÓÏ 1.ÂÈÕ²ÄͲ ÄÀͲ ÄËß ÀÍÀ˲ÇÓ 2.ÔÎÐÌÓËÞÂÀÍÍß ÇÀÄÀײ 3.ÐÎÇÂ’ßÇÎÊ ÇÀÄÀײ ÒÅÕÍÎËÎòßÌÈ DATA MINING 4.ϲÄÇÀÄÀ×À 1. ÎÖ²ÍÊÀ ÐÈÇÈÊÓ ÍÀÑÒÀÍÍß ÑÒÐÀÕÎÂÎÃÎ ÂÈÏÀÄÊÓ 4.1. Òåõíîëîã³ÿ àíàë³çó ïîáóäîâîþ SOM-êàðò Êîõîíåíà 4.2. Òåõíîëîã³ÿ àíàë³çó ïîáóäîâîþ “äåðåâà ð³øåíü” 5.ϲÄÇÀÄÀ×À 2. ÂÈÇÍÀ×ÅÍÍß ÎÏÒÈÌÀËÜÍÎÃÎ ÐÎÇ̲ÐÓ ÑÒÐÀÕÎÂÎÃÎ ÒÀÐÈÔÓ ² ÔÐÀÍØÈÇÈ ÂÈÑÍÎÂÊÈ 1.  ðåçóëüòàò³ ïðîâåäåíîãî äîñë³äæåííÿ íà êîíêðåòíîìó ïðèêëàä³ ñòðàõóâàííÿ àâòîÊÀÑÊÎ ïðîäåìîíñòðîâàíî ïåðåâàãè â³ä âïðîâàäæåííÿ ³íòåëåêòóàëüíèõ òåõíîëîã³é àíàë³çó äàíèõ â ä³ÿëüí³ñòü â³ò÷èçíÿíèõ ñòðàõîâèõ êîìïàí³é. Íà äàíèõ, óñåðåäíåíèõ ïî 17-òè êîìïàí³ÿõ, îòðèìàíî ìåõàí³çì øâèäêî¿ ³ íàä³éíî¿ àïð³îðíî¿ îö³íêè ðèçèêó íàñòàííÿ ñòðàõîâîãî âèïàäêó ³ íåçàëåæíèì ÷èíîì ï³äòâåðäæåíà éîãî ïðàöåçäàòí³ñòü. 2. ²íòåëåêòóàëüíèìè òåõíîëîã³ÿìè Data Mining ðåàë³çîâàíî àëãîðèòì ïðîãíîçóâàííÿ îïòèìàëüíèõ çíà÷åíü ñòðàõîâîãî ïëàòåæó ³ ðîçì³ðó ôðàíøèçè ïðè óêëàäàíí³ ñòðàõîâî¿ óãîäè. Ïðèâåäåíî ïðèêëàä ðåàë³çàö³¿ àëãîðèòìó äëÿ ðåàëüíî¿ âèá³ðêè íàñòàííÿ ñòðàõîâèõ âèïàäê³â ³ îá÷èñëåíî éîãî åêîíîì³÷íèé åôåêò. 3. Íà áàç³ àíàë³òè÷íîãî ïàêåòó Deductor 4 âïåðøå äëÿ â³ò÷èçíÿíèõ ñòðàõîâèõ êîìïàí³é ïîêàçàíà ìîæëèâ³ñòü ñòâîðåííÿ íîâîãî òèïó ðîáî÷îãî ì³ñöÿ àêòóàðíîãî ìàòåìàòèêà, îáëàäíàíîãî ñó÷àñíèìè ³íòåëåêòóàëüíèìè òåõíîëîã³ÿìè àíàë³çó äàíèõ, ÿêå â³äïîâ³äຠì³æíàðîäíèì ñòàíäàðòàì ³ ð³âíþ àíàë³çó, ïðèéíÿòîìó â çàõ³äíèõ ñòðàõîâèõ êîìïàí³ÿõ. Îñíîâíèé ï³äñóìîê ïðîâåäåíîãî äîñë³äæåííÿ ïîëÿãຠâ óñï³øí³é àïðîáàö³¿ íîâîãî ï³äõîäó ó àêòóàðíèõ ðîçðàõóíêàõ, ÿêèé ó ïîð³âíÿíí³ ç òðàäèö³éíèìè ñòàòèñòè÷íèìè ìåòîäàìè ìຠáåççàïåðå÷í³ ïåðåâàãè: • óí³âåðñàëüí³ñòü, ï³äâèùåíà òî÷í³ñòü ³ íàä³éí³ñòü ðåçóëüòàò³â, ¿õ äîêàçîâ³ñòü ³ ìîæëèâ³ñòü íåçàëåæíî¿ ïåðåâ³ðêè, ¿õ çðîçóì³ë³ñòü ³ çðó÷íå ãðàô³÷íå â³äîáðàæåííÿ; • ïðîñòîòà ³ äîñòóïí³ñòü íîâî¿ òåõíîëî㳿 àíàë³çó, ÿêà íå âèìàãຠâ³ä êîðèñòóâà÷à ñïåö³àëüíèõ ìàòåìàòè÷íèõ çíàíü; • ìîæëèâ³ñòü ñòàâèòè ³ âèð³øóâàòè çàäà÷³, ÿê³ âàæêî ï³ääàþòüñÿ ôîðìàë³çàö³¿ – íîâ³ òåõíîëî㳿 äîçâîëÿþòü àíàë³çóâàòè ³íôîðìàö³þ íå ò³ëüêè â ÷èñëîâ³é, à òàêîæ ³ â ñèìâîëüí³é ôîðì³; • ìîæëèâ³ñòü øâèäêî ³ åôåêòèâíî îðãàí³çóâàòè ðîáîòó ïî àíàë³çó äàíèõ íà áàç³ ãîòîâèõ ïîòóæíèõ ïðîãðàìíèõ ð³øåíü (ó äàíîìó âèïàäêó – íà áàç³ àíàë³òè÷íî¿ ïëàòôîðìè Deductor). ÄÆÅÐÅËÀ ÄÀÍÈÕ ÏÎ ÒÅ̲ ÏÐÎÅÊÒÓ |
| Ö³íà(ãðí.) | 175 |
Çàìîâèòè ðîáîòó
íàïðÿìó ó àâòîðà
íàïðÿìó ó àâòîðà
Çàìîâèòè ðîáîòó
ç³ 100% ãàðàíò³ºþ îòðèìàííÿ
ç³ 100% ãàðàíò³ºþ îòðèìàííÿ
Çàìîâëÿþ÷è ðîáîòó íàïðÿìó, àãåíòñòâî íå íåñå â³äïîâ³äàëüíîñò³ çà 䳿 àâòîð³â, ÿê³ ðîçì³ùóþòü ðîáîòè.
Çàìîâëþþ÷è ðîáîòó ç³ ïîñåðåäíèöòâîì àãåíòñòâà, Âè ãàðàíòîâàíî îòðèìàºòå çàìîâëåíó ðîáîòó â³äïîâ³äíî¿ ÿêîñò³.
Âàðò³ñòü ïîñëóãè - 10% âàðòîñò³ ðîáîòè, àëå íå ìåíøå 20 ãðí. Äî âàðòîñò³ ïîñëóãè âõîäèòü:
Âàðò³ñòü ïîñëóãè - 10% âàðòîñò³ ðîáîòè, àëå íå ìåíøå 20 ãðí. Äî âàðòîñò³ ïîñëóãè âõîäèòü:
- Ïåðåâ³ðêà â³äïîâ³äíîñò³ çàìîâëåíî¿ ðîáîòè îïèñàííþ:
- Ïåðåâ³ðêà â³äïîâ³äíîñò³ ê³ëüêîñò³ ñòîð³íîê
- Ïåðåâ³ðêà â³äïîâ³äíîñò³ çì³ñòó ðîáîòè äî ïëàíó, çàçíà÷åíîãî ó îïèñàíí³
- Ïåðåâ³ðêà íàÿâíîñò³ âñòóïó, âèñíîâêó, äîäàòê³â, ñïèñêó âèêîð. ë³òåðàòóðè
- Ïåðåñèëàííÿ ïåðåâ³ðåíî¿ ðîáîòè íà Âàø e-mail.
- Íàäàííÿ âñ³º¿ íåîáõ³äíî¿ ³íôîðìàö³¿ ïî ðîáîò³ (äåòàë³, ÿê³ âàðòî îáîâ’ÿçêîâî ïåðåâ³ðèòè çàçíà÷òå ó ïðèì³òêàõ).