Reálná úloha dobývání znalostí v pojišťovnictví - Večerek, Jan; Berka, Petr, 1959-; Chudán, David; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2021)
Diplomová práce řeší reálnou úlohu přiřazení pojistných událostí na likvidátory dle metod dobývání znalostí z databází. Cílem práce je zjištění, zda je možné využít dobývání znalostí z databází k řešení problému přiřazení pojistných událostí. Celý proces k dosažení cíle se řídí metodikou CRISP-DM a skládá se z následujících kroků: porozumění problematice, porozumění datům, příprava dat, modelování a využití modelů. První část práce je věnována teoretickému kontextu dobývání znalostí z databází. Součástí je popis metodiky CRISP-DM, představení úloh řešitelných pomocí dobývání znalostí a také modely pro řešení úlohy klasifikace. Spolu s modely jsou popsány i způsoby testování klasifikačních modelů a základy datové analýzy. Reálná úloha řeší problematiku přiřazení pojistných událostí na likvidátory v momentě zaregistrování pojistné událostí. Řešení úlohy je založeno na knihovnách programovacího jazyku Python a jsou využívány modely pro úlohu klasifikace jako jsou CART, RandomForest, ExtraTreesClassifier, Multilayer Perceptron, Logistická regrese, K-nejbližších sousedů a Support Vector Machines. Celkem je testováno 19 kombinací modelů na 4 různých datasetech, které byly vytvořeny na základě získaných reálných datech o pojistných událostech. Ze všech modelů se pro řešení dané klasifikační úlohy ukázaly jako nejvhodnější algoritmy pokročilých rozhodovacích stromů RandomForest a ExtraTreesClassifier.
Vedoucí práce: Petr Berka
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2021
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2021
Způsob přístupu: Internet
Keywords: podniková informatika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses