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                保險-健轉過身去康風險及購買預測

                傳統健康風險判斷及購買預測的問題:

                • 難以有效避免地區差異性
                • 數據維就連天玉都不敢相信度大,變量篩選困難,建模時●間長
                • 建模〒周期長,模型生命更別說斬殺惡魔短

                使用易明智能建模沒有說話工具:

                • 對不同地域篩選變量,分別建模
                • 建話模時間短,準確度高

                潛在意義:顯著提升了模型的預測能力和效率,及時有效地挖掘潛在客戶 仙府,且模型更¤具有地區針對性和適應性

                建模結果對比

                目標:某保險機構希望通過建模來挖掘其潛在客戶,並篩選※出識別潛在客戶價值的重要特征因素

                易明智能建模工具針對不同區域特性分別建模,不同地域模型◤的前10% lift表現均比傳統建模方式全國的☆前10% lift有◣明顯提高

                智能建模 傳統建模
                建模時間 50分鐘/模型(數據預處∴理+建模) 1-2個月
                建模數量 5 1
                模型表現 不同地域仙靈之氣可謂恐怖無比模型的前10% lift表現均比傳統建模方式¤全國的前10% lift提高50% 2.26
                重要變量♂篩選 711->20
                建模數○據量 2800000+/ 2G+ 2800000+/ 2G+