導語：某保險賠款數(shù)據(jù)研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

[摘要]以四川某保險的理賠數(shù)據(jù)為研究對象，采用SPSS和Excel針對賠款金額與費用金額使用了均值分析法，從而獲得哪種金額的理賠金額最高；針對險種，賠款金額進行單因素方差分析，根據(jù)p值得到拒絕方差具有齊次性的原假設，再在數(shù)據(jù)表中根據(jù)p值得到拒絕不同險種類別的賠款金額沒有顯著性差異。根據(jù)以上兩個結論，能夠直觀地看出其不同險種的差異，使其進一步改進和完善。

[關鍵詞]理賠數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；SPSS分析

自肺炎疫情暴發(fā)以來，保險業(yè)的作用得到更多重視[1]，但是與此同時還是有很多的群眾并不了解其購買的保險好不好，購買的費用與其所理賠的金額是否合理。群眾在維護自身利益的同時，也要選擇對的保險才能更加放心。在保險行業(yè)中，理賠這項工作，既是風險的晴雨表，也是反映保險行業(yè)的經(jīng)營狀況的重要依據(jù)[2]。本文通過SPSS分析對理賠數(shù)據(jù)進行相關性分析，并通過結論提出建議。

1.分析思路

1.1分析工具

此研究里所用到了SPSS和Excel兩種工具，應用SPSS軟件,有利于方便、快捷地處理統(tǒng)計圖形、圖表,使過程變得直觀、形象[3]。Excel工具，則是可以進行數(shù)據(jù)清洗，將重復、多余的數(shù)據(jù)篩選清除,將缺失的數(shù)據(jù)補充完整,將錯誤的數(shù)據(jù)糾正或者刪除,最后整理成為標準的、干凈的、連續(xù)的數(shù)據(jù),提供給數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等使用[4]。

1.2思路

先通過用Excel對數(shù)據(jù)進行清洗，檢測數(shù)據(jù)是否符合完整性,如果不符合,則要修復數(shù)據(jù)。如果在數(shù)據(jù)修復之后依然存在著與數(shù)據(jù)完整性約束不一致的情況,則要再次修復數(shù)據(jù),直到數(shù)據(jù)符合要求[5];再通過SPSS分析將數(shù)據(jù)可視化，使用均值分析、單因素方差分析等一系列分析得出結果。

2.數(shù)據(jù)準備與清洗

2.1數(shù)據(jù)準備

理賠數(shù)據(jù)共16列212182行，主要包括的是機構、險種、案件號、保單號、賠款金額，賠款時間、費用類型、總保費、保額、客戶號、性別、年齡、婚姻狀況、過去三年平均收入、職業(yè)。其中總保費代表客戶第一年投的所有保險費用，保額代表機構賠付的最大限額。

2.2數(shù)據(jù)清洗

(1)刪去表格中過去三年平均收入為0、1、4的行。(2)隱藏無用的數(shù)據(jù)列，機構、賠款時間、性別、婚姻狀況以及職業(yè)。(3)將險種進行編號歸類，把類型一樣的險種分別編號為1、2、3、4、5、6。

3.SPSS數(shù)據(jù)分析

3.1賠款金額與費用金額的均值分析

使用均值分析方法分析因變量賠款金額與自變量費用類型，從而獲得那種類型的賠款金額更高。均值分析的步驟：因為費用類型有很多需要先將它們重新編碼分組，采用的是SPSS轉(zhuǎn)化里的自動重新編碼將費用類型重新命名fylx,然后開始點擊分析，選擇比較均值選擇均值分析，將fylx放入自變量列表，將賠款金額放入因變量列表可得出報告表，激活報告表點擊編輯創(chuàng)建圖選擇點，可得出散點圖。圖1散點圖在費用類型中他殺的賠款金額是最高的，而精神病的賠款金額是最低的，所有類型的平均賠款金額是2664.1RMB，其中癌癥各類器官重大疾病占賠款金額的主體部分。

3.2賠款金額、年齡以及過去三年平均值收入的相關性分析

相關性分析步驟：在SPSS上的分析選項中選擇相關中的雙變量相關性分析，將賠款金額、年齡和過去三年平均年收入放入變量中，選擇皮爾遜相關系數(shù)和雙尾顯著性檢驗,可得出相關性表。從相關性表中可以看出，賠款金額與年齡沒有顯著的相關性，與過去三年平均收入有著顯著的相關性；年齡與過去三年平均年收入有著顯著相關性；并且在表中，三者之間存在顯著相關性時，顯著性（雙尾）均<.001,說明這個相關顯著會犯錯的可能小于1%。

3.3總保費、繳費期限、年齡以及過去三年平均年收入與保額之間的線性回歸分析

回歸分析步驟：在SPSS上選擇分析選項下的回歸，再在回歸選項下選擇線性回歸，在因變量那一項當中將右邊的保額選中，塊內(nèi)將總保費，繳費期限，年齡以及過去三年平均年收入與保額選中，再在方法當中選擇步進，這樣方便看出加入不同參數(shù)進去過后各個回歸方程的擬合程度的高低，最后通過查看模型摘要當中各個R方的值可以看出將4個參數(shù)都加入回歸方程的情況下R方會大于0.6且R方最大。所以選擇建立總保費，繳費期限，年齡以及過去三年平均年收入的回歸方程，最后在系數(shù)當中可以看到各個參數(shù)所帶有的參數(shù)值的大小以及常數(shù)，最后可以建立回歸方程：保額=5061.178+1.062*總保費+1103.919*繳費期限+0.026*過去三年平均年收入-137.095*年齡。3.4險種、賠款金額的單因素方差分析此刻Excel中在險種后插入一列命名為XD種別，然后點擊公式選項卡中的邏輯函數(shù)中的IF函數(shù)，在Logical_test中輸入LEFT(B873,1)="4"，Value_if_true中輸入1，Value_if_false中點擊左上角，選擇IF函數(shù)，在彈出的Logical_test中輸入LEFT(B2,1)="6"，Value_if_true中輸入2，Value_if_false中點擊左上角，選擇IF函數(shù)，在彈出的Logical_test中輸入LEFT(B2,1)="B"，Value_if_true中輸入3，Value_if_false中點擊左上角，選擇IF函數(shù)，在彈出的Logical_test中輸入LEFT(B2,1)="F"，Value_if_true中輸入4，Value_if_false中點擊左上角，選擇IF函數(shù)，在彈出的Logical_test中輸入LEFT(B2,1)="S"，Value_if_true中輸入4，Value_if_false中輸入5，點擊肯定,然后保留Excel表格。先在SPSS中導入表格，然后在SPSS分析選項卡中點擊分析中比較平均值中的單因素方差分析，將賠款金額導入因變量列表，將險種類別導入因子列表，點擊選項，勾中方差齊性檢驗，點擊繼續(xù)，點擊事后比較，勾中假定等方差中的LSD，勾中不假定等方差中的T2，點擊繼續(xù)，點擊對比，添加系數(shù)1、1、-1、-1、-1、-1，確定后將會得到方差齊次性檢驗表。因為方差不具有齊次性，方差齊次性表中險種類別為1與險種類別為2、3、4的P值大于0.05，說明險種類別為1與險種類別為2、3、4的賠款金額沒有顯著性差異；險種類別為1與險種類別為5、6的P值小于0.05，說明險種類別為1與險種類別為5、6的賠款金額有顯著性差異，其中平均值差值（i-j）的值為負，說明險種類別為1的賠款金額小于險種類別為5、6的賠款金額。同理可得，險種類別為2與險種類別為3、4、5、6的賠款金額有顯著性差異，險種類別為2的賠款金額大于險種類別為3、4的賠款金額，小于險種類別為5、6的賠款金額；險種類別為3與險種類別為4的賠款金額沒有顯著性差異，險種類別為3與險種類別為5、6的賠款金額有顯著性差異，險種類別為2的賠款金額小于險種類別為5、6的賠款金額；險種類別為5與險種類別為6的賠款金額有顯著性差異，險種類別為5的賠款金額小于險種類別為6的賠款金額。

4.結論和建議

4.1結論

在費用類型中他殺的賠款金額是最高的，而精神病的賠款金額是最低的，所有類型的平均賠款金額是2664.1RMB，其中癌癥各類器官重大疾病占賠款金額的主體部分；從相關性表中可以看出，賠款金額與年齡沒有顯著的相關性，與過去三年平均收入有著顯著的相關性；年齡與過去三年平均年收入有著顯著相關性；并且在表中，三者之間存在顯著相關性時，顯著性（雙尾）均<.001,說明這個相關顯著會犯錯的可能小于1%；險種類別為5與險種類別為6的賠款金額有顯著性差異，險種類別為5的賠款金額小于險種類別為6的賠款金額。

4.2建議

其一，保險公司可以將年平均收入高和年平均收入低的客戶進行篩選分類，對不同平均年收入的客戶制定其針對性的方案，有效的推薦，可以使客戶通過理賠的金額來選擇自己所能承擔的最可靠回報大的險種。其二，可以將賣得好的保險的理賠金額適當調(diào)高，將保險費用降低可以讓收入并不是很高的客戶群體，有更多樣的選擇，讓客戶更加愿意相信這份保險。其三，可以著重理賠過后的服務，更好地建立公司的形象。對于客戶群體，筆者給出如下建議：第一，量力而行，選擇自己所能承擔的保險費用的保險，而不是盲目跟風，不要因為理賠金額高就選擇它，而是要看是否適合自身情況。第二，多重選擇，可以購買多個理賠條件并不苛刻的保險項目，而不是一味選擇理賠金額高的項目。在大數(shù)據(jù)時代的大環(huán)境下，許多隱私已經(jīng)不能稱為隱私，如果能在普通信息中深度發(fā)掘出更有意義更有價值的信息，就需要權衡利用底線與信息保護之間的關系。一個公司能否把產(chǎn)業(yè)做好，取決于它是否能夠知道客戶真正所需求的是什么。像所研究的這所公司一樣，理賠所包含的保險種類十分的多，但是所真正能夠達到收益真正能夠?qū)蛻魩淼暮锰幍谋ｋU并不多，并不是能夠?qū)蛻舻囊笮枨蟾采w得多就能夠達到很好的效果，一個機構雖然擁有很多種類，雖滿足了當今社會群體的大部分需求，但是又因為客戶群體太大了，每個方面又不能同時兼顧，使得運營起來又十分有風險。公司需要降低某些險種的賠款風險，在不傷及客戶權益的情況下要讓自身的收益達到最大化，使機構與客戶雙方都達到合作共贏的局面。

5.結語

本文通過對理賠數(shù)據(jù)的分析，得出了相關的結論和建議。保險公司可以調(diào)整理賠金額以及保險費用來吸引客戶購買，客戶則要做到不能只看到理賠金額高而不考慮自身的經(jīng)濟情況就盲目購買。

【參考文獻】

[1]王笑.強調(diào)保障屬性保險業(yè)服務民生更“給力”[N].金融時報,2021-02-04.

[2]徐高凱,楊杉.基于大數(shù)據(jù)的保險公司理賠數(shù)據(jù)畫像研究[J].商業(yè)文化,2021(01)：53-55.

[3]喻平.SPSS在統(tǒng)計學中的應用[J].中國商界(上半月),2010(03):46-47.

[4]滕文惠,閆媛媛,姚曉芳.基于Excel的數(shù)據(jù)清洗應用研究[J].科技資訊,2019,17(15):28+30.

[5]劉政宇.基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)清洗技術及應用[J].數(shù)字技術與應用,2019(04):92.

作者：王浩 楊杉 單位：四川大學錦城學院計算機與軟件學院