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保险公司寿险办公室中保费率的确定 一项获得了航天科学理学学士学位（B.Sc）奖的项目。 尼日利亚拉各斯大学。 问题陈述 这项研究旨在解决固定人寿保险公司保费的问题： 在缺乏足够数据的情况下（使用传统的精算公式） 当有足够的数据时（使用预测分析）。 当有足够的数据时，这些数据通常是： 大，无法手动分析 由于保险数据科学行业之间的鸿沟，使之处于Hibernate状态而未被利用。 这项研究的目的 这项研究使用预测分析来预测保费，也旨在解决保险业中数据利用的问题。 随着数据量的增加和数据分析的进步，保险公司的承保流程可以实现自动化，以更快地处理申请。 使用Python的Scikit-Learn模块中包含的多线性回归模型，对于新的保单持有人，给定一组输入（即我们的功能/自变量），就确定了保险费用（即我们的响应/因变量）。 可以在人寿办公室中对Predictive Analytics收取