《保險數(shù)據(jù)挖掘》教學(xué)大綱

《保險數(shù)據(jù)挖掘》教學(xué)大綱課程編號：112232B課程類型：□通識教育必修課□通識教育選修課□學(xué)科基礎(chǔ)課□專業(yè)核心課專業(yè)提升課□專業(yè)拓展課總學(xué)時：32講課學(xué)時：16實驗（上機）學(xué)時：16學(xué)分：2適用對象：保險（精算）專業(yè)先修課程：高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計。一、教學(xué)目標(biāo)《保險數(shù)據(jù)挖掘》是保險精算專業(yè)的專業(yè)選修課。本課程的先修課為《高等數(shù)學(xué)》、《線性代數(shù)》、《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》等課程。課程教學(xué)的目標(biāo)是使學(xué)生理解保險方面數(shù)據(jù)挖掘的基本流程，掌握保險數(shù)據(jù)挖掘的基本理論和編程技術(shù)，利用R語言編程挖掘保險數(shù)據(jù)中有價值的信息，解決保險實務(wù)中出現(xiàn)的相關(guān)問題，培養(yǎng)學(xué)生的編程能力以及撰寫案例分析報告的能力，為學(xué)生進一步深入學(xué)習(xí)奠定理論基礎(chǔ)，鍛煉學(xué)生的實際操作能力。二、教學(xué)內(nèi)容及其與畢業(yè)要求的對應(yīng)關(guān)系（一）教學(xué)內(nèi)容本課程主要介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、原理、方法和技術(shù)，以保險方面的數(shù)據(jù)為依托，構(gòu)建若干保險數(shù)據(jù)挖掘案例，旨在解決在保險實務(wù)中出現(xiàn)的相關(guān)問題。本課程的主要教學(xué)內(nèi)容包括：協(xié)方差分析、0-1分類變量的廣義線性回歸、定序變量的廣義線性回歸、Poisson回歸、Cox風(fēng)險模型和決策樹等，利用R語言編寫程序?qū)崿F(xiàn)相關(guān)計算。（二）教學(xué)方法和手段本課程主要以課堂講授為主，上機實驗為輔。教學(xué)中采用理論與實踐相結(jié)合的方式。以保險數(shù)據(jù)為依托，結(jié)合保險實務(wù)中出現(xiàn)的若干具體問題，講授如何構(gòu)建合適的保險數(shù)據(jù)挖掘模型解決相關(guān)問題，講授保險數(shù)據(jù)挖掘模型的基本概念、原理、方法和編程技術(shù)，特別是利用R語言編程實現(xiàn)相關(guān)計算，使得學(xué)生能夠?qū)⒗碚摵蛯嵺`有機的結(jié)合起來，培養(yǎng)學(xué)生的編程能力和解決實際問題的能力。（三）畢業(yè)要求《保險數(shù)據(jù)挖掘》是一門實務(wù)性較強的課程。學(xué)生通過本課程學(xué)習(xí)，主要掌握保險數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、原理、方法和編程技術(shù)，能夠依據(jù)保險實務(wù)中的具體數(shù)據(jù)構(gòu)建合適的保險數(shù)據(jù)挖掘模型，利用R語言編程實現(xiàn)相關(guān)計算，解決保險實務(wù)中出現(xiàn)的相關(guān)問題，能夠熟練地撰寫案例分析報告。三、各教學(xué)環(huán)節(jié)學(xué)時分配教學(xué)課時分配序號章節(jié)內(nèi)容講課實驗其他合計1協(xié)方差分析31420-1分類變量的回歸5163定序變量的回歸5164Poisson回歸3145生存分析模型4156決策樹4157總復(fù)習(xí)22合計26632四、教學(xué)內(nèi)容第一章協(xié)方差分析1.1案例介紹與描述性分析1.2單因素可加模型1.3單因素交互作用模型1.4多因素協(xié)方差分析1.5模型選擇與預(yù)測1.6更科學(xué)的績效評估1.7簡單分析報告教學(xué)重點、難點：教學(xué)的重點是多因素協(xié)方差分析模型的構(gòu)建以及利用R語言編程實現(xiàn)相關(guān)計算。教學(xué)的難點是多因素協(xié)方差分析模型的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識。課程考核要求：了解多因素協(xié)方差模型的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識；掌握如何依據(jù)可得的保險數(shù)據(jù)構(gòu)建多因素協(xié)方差模型；掌握運用R語言編程實現(xiàn)模型的相關(guān)計算，并能夠熟練地解讀軟件輸出的結(jié)果；能夠較好地撰寫保險案例分析報告。第二章0—1分類變量的回歸模型2.1案例介紹與基本描述2.2單變量邏輯回歸2.3參數(shù)估計與統(tǒng)計推斷2.4多變量邏輯回歸2.5模型選擇2.6預(yù)測與評估2.7簡單分析報告教學(xué)重點、難點：教學(xué)的重點是0—1分類變量的回歸模型的構(gòu)建以及利用R語言編程實現(xiàn)相關(guān)計算。教學(xué)的難點是0—1分類變量的回歸模型的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識。課程考核要求：了解0—1分類變量的回歸模型的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識；掌握如何依據(jù)可得的保險數(shù)據(jù)構(gòu)建0—1分類變量的回歸模型；掌握運用R語言編程實現(xiàn)模型的相關(guān)計算，并能夠熟練地解讀軟件輸出的結(jié)果；能夠較好地撰寫保險案例分析報告。第三章定序回歸3.1案例介紹與基本描述3.2定序回歸模型3.3參數(shù)估計與統(tǒng)計推斷3.4多變量邏輯回歸3.5模型選擇3.6預(yù)測與評估3.7簡單分析報告教學(xué)重點、難點：教學(xué)的重點是定序回歸模型的構(gòu)建以及利用R語言編程實現(xiàn)相關(guān)計算。教學(xué)的難點是定序回歸模型的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識。課程考核要求：了解定序回歸模型的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識；了解定序回歸模型適用的條件；掌握如何依據(jù)可得的保險數(shù)據(jù)構(gòu)建定序回歸模型；掌握運用R語言編程實現(xiàn)模型的相關(guān)計算，并能夠熟練地解讀軟件輸出的結(jié)果；能夠較好地撰寫保險案例分析報告。第四章泊松回歸4.1案例介紹4.2數(shù)據(jù)描述4.3泊松回歸4.4參數(shù)估計與統(tǒng)計推斷4.5模型選擇與預(yù)測4.6簡單分析報告教學(xué)重點、難點：教學(xué)的重點是泊松回歸模型的構(gòu)建以及利用R語言編程實現(xiàn)相關(guān)計算。教學(xué)的難點是泊松回歸的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識。課程考核要求：了解泊松回歸的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識；掌握如何依據(jù)可得的保險數(shù)據(jù)構(gòu)建泊松回歸模型；掌握運用R語言編程實現(xiàn)模型的相關(guān)計算，并能夠熟練地解讀軟件輸出的結(jié)果；能夠較好地撰寫保險案例分析報告。第五章生存分析模型5.1案例介紹5.2生存函數(shù)5.3描述性分析5.4加速壽命實驗5.5Cox風(fēng)險模型5.6簡單分析報告教學(xué)重點、難點：教學(xué)的重點是生存分析模型的構(gòu)建以及利用R語言編程實現(xiàn)相關(guān)計算。教學(xué)的難點是生存分析模型的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識。課程考核要求：了解生存分析模型的參數(shù)估計和假設(shè)檢驗的理論知識；掌握如何依據(jù)可得的保險數(shù)據(jù)構(gòu)建生存分析模型；熟悉生存分析模型能夠解決的相關(guān)問題；掌握運用R語言編程實現(xiàn)模型的相關(guān)計算，并能夠熟練地解讀軟件輸出的結(jié)果；能夠較好地撰寫保險案例分析報告。第六章決策樹6.1決策樹模型與學(xué)習(xí)6.2特征選擇6.3決策樹的生成6.4決策樹的剪枝6.5CART算法教學(xué)重點、難點：教學(xué)的重點是決策樹模型的生成以及利用R語言編程實現(xiàn)相關(guān)計算。教學(xué)的難點是CART算法。課程考核要求：掌握決策樹模型的構(gòu)建；熟悉決策樹模型能夠解決的相關(guān)問題；掌握運用R語言編程實現(xiàn)模型的相關(guān)計算，并能夠熟練地解讀軟件輸出的結(jié)果；能夠較好地撰寫保險案例分析報告。五、考核方式、成績評定本課程考核方式為期末考試或者提交論文，主要考察學(xué)生解決實際問題的能力。平時成績通過上機實驗、出勤率綜合確定。一般情況下，平時成績占總成績的30%，期末考試成績占總成績的70%。六、主要參考書及其他內(nèi)容[1]王漢生.應(yīng)用商務(wù)統(tǒng)計分析.北京：北京大學(xué)出版社，2008．[2]LuisTorgo著,李洪成,潘文捷譯．?dāng)?shù)據(jù)挖掘與R語言（原書第2版），北京：機械工業(yè)出版社，2018.[3]吳喜之．應(yīng)用回歸及分類：基于R（第