基于SPSS的保險(xiǎn)公司新投保數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析

鄒玉蘭，楊杉

（四川大學(xué)錦城學(xué)院計(jì)算機(jī)與軟件學(xué)院，成都611731）

0 引言

隨著我國(guó)社會(huì)的飛速進(jìn)步以及我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)計(jì)算機(jī)信息技術(shù)也得到了迅速的進(jìn)步，極大地影響著人們的生活水平［1］。保險(xiǎn)最初建立時(shí)的意義是將個(gè)人現(xiàn)存的空閑資金對(duì)未來(lái)無(wú)法預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)損失做出保障的運(yùn)行體制，作為個(gè)人防范風(fēng)險(xiǎn)的一種手段，大數(shù)據(jù)可以更有效地抓取用戶(hù)需求、保險(xiǎn)產(chǎn)品價(jià)格、保單風(fēng)險(xiǎn)防控等，但因?yàn)榇髷?shù)據(jù)在保險(xiǎn)業(yè)的應(yīng)用正處于初步的探索階段，無(wú)法對(duì)信息進(jìn)行完全有效抓取并分析［2］。保險(xiǎn)行業(yè)是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)，要利用風(fēng)險(xiǎn)模型或數(shù)理技術(shù)等對(duì)標(biāo)的物的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)定，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)定的過(guò)程就是數(shù)字化的過(guò)程，數(shù)字化是保險(xiǎn)行業(yè)的自然屬性。保險(xiǎn)公司的利潤(rùn)主要來(lái)源于收取的保費(fèi)和未來(lái)的賠付支出的差額，保險(xiǎn)公司先要對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)的過(guò)程就是數(shù)字化的過(guò)程［3］。本文就大數(shù)據(jù)對(duì)保險(xiǎn)公司客戶(hù)投保數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析。

1 研究思路

以四川仁壽保險(xiǎn)公司客戶(hù)新投保數(shù)據(jù)為例，利用SPSS的分析方法挖掘保險(xiǎn)客戶(hù)的大數(shù)據(jù)信息價(jià)值。發(fā)現(xiàn)新投保數(shù)據(jù)列，險(xiǎn)種、總保費(fèi)、客戶(hù)性別、客戶(hù)年齡和客戶(hù)過(guò)去三年平均年收入之間存在可以挖掘的關(guān)系和價(jià)值，本文主要針對(duì)這幾列做出不同險(xiǎn)種類(lèi)別的頻率分析，客戶(hù)不同婚姻狀況之間的總保費(fèi)的單因素方差分析和客戶(hù)過(guò)去三年平均年收入與性別探索分析。

2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.1 數(shù)據(jù)描述

該新投保數(shù)據(jù)集一共有900649行16列，包含機(jī)構(gòu)、險(xiǎn)種、投保時(shí)間、繳費(fèi)方式、繳費(fèi)期限、投保份數(shù)、總保費(fèi)、保額、客戶(hù)號(hào)、性別、年齡、婚姻狀況、教育程度、過(guò)去三年平均年收入、職業(yè)、家庭人口字段。

2.2 數(shù)據(jù)清洗

刪除投保時(shí)間、投保份數(shù)、教育程度、家庭人口無(wú)效列；篩選保額為0，過(guò)去三年平均年收入除無(wú)職業(yè)、無(wú)兼職離退休、無(wú)業(yè)家庭主婦、學(xué)生、嬰幼兒等職業(yè)外在1000元以下的行并刪除；篩選婚姻狀況為X的行并刪除；添加險(xiǎn)種分類(lèi)列，將險(xiǎn)種第一個(gè)字符相同的劃為同一類(lèi)，以第一個(gè)字符作為共同的類(lèi)型；添加婚姻狀況代碼列，并通過(guò)IF函數(shù)嵌套將M（已婚）設(shè)置為1、S（未婚）設(shè)置為2，D（離異）設(shè)置為3、W（喪偶）設(shè)置為4、R（再婚）設(shè)置為5。

原數(shù)據(jù)900649行16列，清洗數(shù)據(jù)417141行14列。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 不同險(xiǎn)種類(lèi)別的新投?？蛻?hù)頻率分析

分析過(guò)程：選擇分析工具欄下的描述統(tǒng)計(jì)的頻率分析，將變量設(shè)置為險(xiǎn)種分類(lèi)（險(xiǎn)種依據(jù)首字符劃分類(lèi)別），在圖形中選擇條形圖，在格式中選擇按計(jì)數(shù)升序排列，點(diǎn)擊確定。

圖1 以險(xiǎn)種分類(lèi)為分組的頻率統(tǒng)計(jì)描述

圖2 各險(xiǎn)種分類(lèi)的個(gè)案數(shù)條形圖

結(jié)論：觀察以上兩圖可以得到，不同分類(lèi)的險(xiǎn)種的新增投?？蛻?hù)之間存在差異。其中B類(lèi)保險(xiǎn)的新投?？蛻?hù)最少，僅占總新投?？蛻?hù)數(shù)量的1%；S類(lèi)保險(xiǎn)的新投?？蛻?hù)最多，占比46.5%，接近一半的投保數(shù)量。因此，按照新投保數(shù)據(jù)的險(xiǎn)種分類(lèi)頻率可以得出各險(xiǎn)種受歡迎程度的順序：S＞4＞6＞Y＞B。此結(jié)論說(shuō)明，S類(lèi)保險(xiǎn)在新客戶(hù)選擇投保的時(shí)候占有絕對(duì)的優(yōu)先選擇權(quán)，這說(shuō)明S類(lèi)保險(xiǎn)的設(shè)計(jì)比較符合大多數(shù)客戶(hù)的需求，并且能夠給機(jī)構(gòu)帶來(lái)大量的客戶(hù)源；B類(lèi)和Y類(lèi)保險(xiǎn)的投保率較低，這說(shuō)明這兩類(lèi)保險(xiǎn)的需求不高，4類(lèi)保險(xiǎn)和6類(lèi)保險(xiǎn)的投保率居中，其中4類(lèi)保險(xiǎn)比6類(lèi)保險(xiǎn)更受歡迎。

3.2 不同婚姻狀況的客戶(hù)與總保費(fèi)的單因素方差分析

分析過(guò)程：先在變量視圖中對(duì)婚姻狀況代碼設(shè)置值標(biāo)簽說(shuō)明，再依次點(diǎn)擊分析、比較平均值、單因素ANOVA檢驗(yàn)打開(kāi)單因素檢驗(yàn)設(shè)置框，將總保費(fèi)放入因變量列表中、婚姻狀況代碼放入因子中，點(diǎn)擊選項(xiàng)并勾選方差齊性檢驗(yàn)，點(diǎn)擊繼續(xù)，點(diǎn)擊事后比較并在假定等方差中勾選LSD、在不假定等方差中勾選T2，點(diǎn)擊繼續(xù)，點(diǎn)擊對(duì)比并設(shè)置系數(shù)依次為1.5、－1、－1、－1、1.5（即將已婚和再婚類(lèi)別與未婚、離異和喪偶類(lèi)別進(jìn)行對(duì)比），點(diǎn)擊繼續(xù)。

圖3 方差齊次性檢驗(yàn)

結(jié)論：根據(jù)對(duì)比檢驗(yàn)表中假定等方差的顯著性水平為0.001、不假定等方差的顯著性水平為0.130可以得出應(yīng)該拒絕假定等方差的原假設(shè)、接受不假定等方差的原假設(shè)，即已婚和再婚類(lèi)別與未婚、離異和喪偶類(lèi)別的方差不具有齊次性。從而選擇查看塔姆黑尼多重比較表，根據(jù)此表可以得出各婚姻狀況關(guān)于繳納的總保費(fèi)中已婚與未婚、喪偶之間有顯著差異，與離異、再婚之間沒(méi)有顯著差異；未婚與離異、喪偶之間有顯著差異，與再婚之間沒(méi)有顯著差異；離異與喪偶之間有顯著差異，與再婚之間沒(méi)有顯著差異；喪偶與再婚之間沒(méi)有顯著差異；且再婚與其余4種婚姻狀況都沒(méi)有顯著差異。

圖4 各類(lèi)別多重比較不假定等方差表

3.3 過(guò)去三年平均年收入與性別的探索分析

分析過(guò)程：點(diǎn)擊分析工具欄中描述統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)卡下的探索選項(xiàng)，將過(guò)去三年平均年收入放入因變量列表中、性別放入因子列表中，點(diǎn)擊確定。

圖5 以性別為分類(lèi)的過(guò)去三年平均年收入統(tǒng)計(jì)描述

結(jié)論：由描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可看出男性的平均收入高于女性，但兩者的中位數(shù)都為2這個(gè)等級(jí)，即平均年收入為1w到3w這個(gè)區(qū)間，且男性、女性的峰度都大于零，表示該總體數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布相比較為陡峭，為尖頂峰。男性的峰度值更大，說(shuō)明男性近三年年收入中，相較于女性收入波動(dòng)更大，范圍更廣。男性、女性的偏度也都大于零，表示其數(shù)據(jù)分布形態(tài)與正態(tài)分布相比為右偏，數(shù)據(jù)右端有較多的極端值，數(shù)據(jù)均值右側(cè)的離散程度強(qiáng)，即收入大于2w到3w這個(gè)區(qū)間值的極端值更多。男性偏度值大于女性說(shuō)明男性近三年平均年收入中有更多的高收入人群。不難看出，男性女性總體的收入差異不大，但男性收入會(huì)稍多一些，高收入人群偏多。

圖6 以性別為分類(lèi)的過(guò)去三年平均年收入直方圖

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié)論

通過(guò)頻率統(tǒng)計(jì)的結(jié)果、單因素方差分析結(jié)果、探索分析結(jié)果可得出以下結(jié)論：①不同險(xiǎn)種的投保率存在明顯的差異，S類(lèi)保險(xiǎn)的投保率最高占有46.5%，B類(lèi)保險(xiǎn)的投保率最低僅占1%，按照新投保數(shù)據(jù)的險(xiǎn)種分類(lèi)頻率可以得出各險(xiǎn)種受歡迎程度的順序：S＞4＞6＞Y＞B。②各類(lèi)婚姻狀況關(guān)于繳納的總保費(fèi)中已婚與未婚、喪偶之間有顯著差異，與離異、再婚之間沒(méi)有顯著差異；未婚與離異、喪偶之間有顯著差異，與再婚之間沒(méi)有顯著差異；離異與喪偶之間有顯著差異，與再婚之間沒(méi)有顯著差異；喪偶與再婚之間沒(méi)有顯著差異；且再婚與其余4種婚姻狀況都沒(méi)有顯著差異。③近三年年收入中，男性收入相較于女性收入的波動(dòng)更大，范圍更廣。男性近三年平均年收入中有更多的高收入人群。男性女性總體的近三年平均年收入差異不大，但男性收入會(huì)稍多一些。

根據(jù)本文的數(shù)據(jù)分析，可以得出目前保險(xiǎn)行業(yè)的客戶(hù)需求很大，本文研究的原始新投保數(shù)據(jù)約90萬(wàn)條，如此龐大的數(shù)字顯示說(shuō)明越來(lái)越多的人關(guān)注到了保險(xiǎn)給人們帶來(lái)的福利和保障，并且保險(xiǎn)行業(yè)的發(fā)展是大勢(shì)所趨，大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)中的運(yùn)用也會(huì)越來(lái)越成熟，越來(lái)越頻繁。

4.2 建議

保險(xiǎn)公司可以對(duì)客戶(hù)需求量大的S類(lèi)保險(xiǎn)的新投?？蛻?hù)制定特殊的福利項(xiàng)，維持投保率在較高的水平；對(duì)需求量較小的B類(lèi)保險(xiǎn)進(jìn)行優(yōu)化提升，從客戶(hù)的需求方面稍微優(yōu)化保險(xiǎn)套餐的內(nèi)容，加大吸引客戶(hù)的力度，優(yōu)化這兩類(lèi)保險(xiǎn)的套餐設(shè)計(jì)和投保推薦，爭(zhēng)取能夠讓公司在相同需求的情況下?tīng)?zhēng)取更多的客戶(hù)源，增加行業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)籌碼；針對(duì)男性客戶(hù)過(guò)去三年平均年收入比較高的客戶(hù)，在客戶(hù)有意愿的情況下可以推薦多個(gè)險(xiǎn)種的保險(xiǎn)，增加客戶(hù)的受保幾率和公司的保險(xiǎn)訂單；建議給已婚或者再婚的客戶(hù)推薦一種家庭保險(xiǎn)或者推薦家庭幾個(gè)人一起買(mǎi)某種保險(xiǎn)，送出福利或者打折或者提升保額等優(yōu)惠操作；給未婚、離異或者喪偶的客戶(hù)推薦保費(fèi)較低的險(xiǎn)種；建議客戶(hù)可以在能力范圍之內(nèi)盡早地購(gòu)買(mǎi)適合的保險(xiǎn)為自己或者家人的未來(lái)做一個(gè)規(guī)劃。

保險(xiǎn)公司可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)客戶(hù)流動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和挖掘，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助保險(xiǎn)公司挖掘潛在有價(jià)值的客戶(hù)和找出各類(lèi)保險(xiǎn)的需求量，用真實(shí)的客戶(hù)數(shù)據(jù)反映市場(chǎng)動(dòng)向和規(guī)劃公司未來(lái)發(fā)展的方向。