array(35) { ["id"]=> string(4) "2099" ["type"]=> string(6) "course" ["title"]=> string(69) "基于机器学习模型的家庭购买商业保险行为预测研究" ["subtitle"]=> string(0) "" ["creator"]=> array(6) { ["id"]=> string(1) "3" ["nickname"]=> string(5) "admin" ["title"]=> string(1) " " ["uuid"]=> string(40) "634d3b58166bfafd4069119be97ee6bfee064c52" ["destroyed"]=> string(1) "0" ["avatar"]=> array(3) { ["small"]=> string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png" ["middle"]=> string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png" ["large"]=> string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png" } } ["showable"]=> string(1) "1" ["buyable"]=> string(1) "1" ["summary"]=> string(1200) "

本案例在数字化精准营销的背景下，深入探讨了如何利用机器学习技术预测家庭购买商业保险的行为，旨在为保险企业提供精准的市场定位和营销策略。案例以中国家庭金融调查（CHFS）数据为基础，通过构建用户特征群，而为模型构建提供了坚实的数据支持。 在实验过程中，我们通过构建决策树、bagging决策树、神经网络等多种模型，GridSearch调参和Randomized Search调参两种调参方法、构造了适用于模型训练和验证的数据集。针对数据不平衡的问题，我们采用了欠采样技术，以优化模型的预测性能。我们旨在选择最有效的预测方法。 实验中，我们制定了模型评价指标，结合预测结果与实际情况，对模型进行了全面评估。基于实验结果的分析，我们确定了预测家庭购买商业保险行为的最佳方案。在此过程中，学生通过不断改写代码、完善实验结果，将理论知识与实际应用紧密结合，为保险企业提供了一个完善、全面的用户行为预测方案，助力企业优化客户管理，减少电话骚扰，提升市场竞争力。

" ["minPrice"]=> string(4) "0.00" ["maxPrice"]=> string(4) "0.00" ["discountId"]=> string(1) "0" ["images"]=> array(3) { ["large"]=> string(76) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/140028cbede4328914.jpeg" ["middle"]=> string(76) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/140028cbf8dc764077.jpeg" ["small"]=> string(76) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/140028cbff1a965008.jpeg" } ["ratingNum"]=> string(1) "0" ["rating"]=> string(1) "0" ["hitNum"]=> string(3) "252" ["hotSeq"]=> string(1) "0" ["maxPriceObj"]=> array(2) { ["currency"]=> string(3) "RMB" ["amount"]=> string(4) "0.00" } ["minPriceObj"]=> array(2) { ["currency"]=> string(3) "RMB" ["amount"]=> string(4) "0.00" } ["minDisplayPrice"]=> string(4) "0.00" ["maxDisplayPrice"]=> string(4) "0.00" ["minDisplayPriceObj"]=> array(2) { ["currency"]=> string(3) "RMB" ["amount"]=> string(4) "0.00" } ["maxDisplayPriceObj"]=> array(2) { ["currency"]=> string(3) "RMB" ["amount"]=> string(4) "0.00" } ["canManage"]=> bool(false) ["peopleShowNum"]=> string(3) "133" ["isMember"]=> bool(false) ["status"]=> string(7) "created" ["orgId"]=> string(1) "1" ["orgCode"]=> string(2) "1." ["recommendWeight"]=> string(1) "0" ["recommendedTime"]=> string(1) "0" ["createdTime"]=> string(25) "2025-01-13T17:15:29+08:00" ["updatedTime"]=> string(25) "2026-02-10T17:11:05+08:00" ["product"]=> array(7) { ["id"]=> string(4) "2100" ["targetType"]=> string(6) "course" ["title"]=> string(69) "基于机器学习模型的家庭购买商业保险行为预测研究" ["owner"]=> string(1) "3" ["createdTime"]=> string(10) "1736759729" ["updatedTime"]=> string(10) "1742450436" ["target"]=> array(17) { ["id"]=> string(4) "2221" ["type"]=> string(6) "normal" ["title"]=> string(69) "基于机器学习模型的家庭购买商业保险行为预测研究" ["subtitle"]=> string(0) "" ["summary"]=> string(1200) "

本案例在数字化精准营销的背景下，深入探讨了如何利用机器学习技术预测家庭购买商业保险的行为，旨在为保险企业提供精准的市场定位和营销策略。案例以中国家庭金融调查（CHFS）数据为基础，通过构建用户特征群，而为模型构建提供了坚实的数据支持。 在实验过程中，我们通过构建决策树、bagging决策树、神经网络等多种模型，GridSearch调参和Randomized Search调参两种调参方法、构造了适用于模型训练和验证的数据集。针对数据不平衡的问题，我们采用了欠采样技术，以优化模型的预测性能。我们旨在选择最有效的预测方法。 实验中，我们制定了模型评价指标，结合预测结果与实际情况，对模型进行了全面评估。基于实验结果的分析，我们确定了预测家庭购买商业保险行为的最佳方案。在此过程中，学生通过不断改写代码、完善实验结果，将理论知识与实际应用紧密结合，为保险企业提供了一个完善、全面的用户行为预测方案，助力企业优化客户管理，减少电话骚扰，提升市场竞争力。

" ["cover"]=> array(3) { ["large"]=> string(76) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/140028cbede4328914.jpeg" ["middle"]=> string(76) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/140028cbf8dc764077.jpeg" ["small"]=> string(76) "http://www.chinadatacase.com/files/course/2025/03-20/140028cbff1a965008.jpeg" } ["status"]=> string(9) "published" ["studentNum"]=> string(3) "133" ["discountType"]=> string(8) "discount" ["discount"]=> string(2) "10" ["minCoursePrice"]=> string(4) "0.00" ["maxCoursePrice"]=> string(4) "0.00" ["defaultCourseId"]=> string(4) "2227" ["productId"]=> string(4) "2100" ["goodsId"]=> string(4) "2099" ["minCoursePrice2"]=> array(2) { ["currency"]=> string(3) "RMB" ["amount"]=> string(4) "0.00" } ["maxCoursePrice2"]=> array(2) { ["currency"]=> string(3) "RMB" ["amount"]=> string(4) "0.00" } } } ["extensions"]=> array(3) { [0]=> string(8) "teachers" [1]=> string(14) "recommendGoods" [2]=> string(10) "isFavorite" } ["specs"]=> array(1) { [0]=> array(26) { ["id"]=> string(4) "2126" ["goodsId"]=> string(4) "2099" ["targetId"]=> string(4) "2227" ["title"]=> string(0) "" ["seq"]=> string(1) "1" ["status"]=> string(9) "published" ["price"]=> string(4) "0.00" ["coinPrice"]=> string(4) "0.00" ["usageMode"]=> string(7) "forever" ["usageDays"]=> string(1) "0" ["usageStartTime"]=> string(1) "0" ["usageEndTime"]=> string(1) "0" ["buyableStartTime"]=> string(1) "0" ["buyableEndTime"]=> string(1) "0" ["buyableMode"]=> NULL ["buyable"]=> string(1) "1" ["maxJoinNum"]=> string(1) "0" ["services"]=> array(0) { } ["priceObj"]=> array(2) { ["currency"]=> string(3) "RMB" ["amount"]=> string(4) "0.00" } ["displayPrice"]=> string(4) "0.00" ["displayPriceObj"]=> array(2) { ["currency"]=> string(3) "RMB" ["amount"]=> string(4) "0.00" } ["isMember"]=> bool(false) ["access"]=> array(2) { ["code"]=> string(14) "user.not_login" ["msg"]=> string(15) "用户未登录" } ["hasCertificate"]=> bool(false) ["learnUrl"]=> string(43) "http://www.chinadatacase.com/my/course/2227" ["teachers"]=> array(1) { [0]=> array(6) { ["id"]=> string(1) "3" ["nickname"]=> string(5) "admin" ["title"]=> string(1) " " ["uuid"]=> string(40) "634d3b58166bfafd4069119be97ee6bfee064c52" ["destroyed"]=> string(1) "0" ["avatar"]=> array(3) { ["small"]=> string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png" ["middle"]=> string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png" ["large"]=> string(75) "http://www.chinadatacase.com/files/user/otherform/1711697442_1722994936.png" } } } } } } 基于机器学习模型的家庭购买商业保险行为预测研究 - 中国经管实验教学案例平台

中国经管实验教学案例平台

www.chinadatacase.com