<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Analiza časovnih in prostorskih podatkov pri osebnih zavarovanjih</dc:title><dc:creator>MOŽEK,	DAMIR	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Kononenko,	Igor	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>prostorsko-časovno podatkovno rudarjenje</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>osebna zavarovanja</dc:subject><dc:subject>nezgode</dc:subject><dc:subject>vreme</dc:subject><dc:description>V tem magistrskem delu predstavljamo razvoj metodologije za analizo zavarovalniških podatkov. Ker so zavarovalniški podatki predstavljeni časovno in prostorsko, je za razvoj metodologije potreben poseben pristop. V ta namen uporabimo prijeme prostorsko-časovnega podatkovnega rudarjenja, ki nam omogočajo ustrezno obravnavo časovnih in prostorskih atributov.
Pri analizi podatkov se omejimo na podatke osebnih zavarovanj. V obravnavo zajamemo podatke o prijavah škodnih dogodkov na področju nezgod in bolezni. Zavarovalniške podatke navežemo na podatke o vremenskih razmerah v dnevu prijave odškodninskega zahtevka. S to navezavo želimo izkoristiti tezo o vplivu vremena na pojav nezgod. Nadejamo se, da bomo na ta način lažje napovedovali število odškodninskih zahtevkov in povprečno višino izplačanega odškodninskega zahtevka.
Najprej se lotimo reševanja klasifikacijskega problema. Uporabimo nekaj osnovnih klasifikacijskih algoritmov, vendar se stopnja uspešnosti napovedovanja pri vseh algoritmih izkaže za izredno nizko. Ker so problemi po naravi regresijski, se preizkusimo še v reševanju regresijskega problema. Tudi regresijski algoritmi ne dajo dosti boljših rezultatov. Preverimo ustreznost časovnega okna učne množice. Dobimo potrditev, da je časovno okno glede na podatke izbrano ustrezno. Nadalje preverimo, če instance obravnavajo ustrezno časovno skalo. Pridemo do sklepa, da je časovna skala izbrana ustrezno. Poskusimo lokalizirati problem tako, da podatke razdelimo. Pri različnih primerih razreza Slovenije pridemo do ugotovitve, da je ocena napovedi za vsako izmed lokalnih območij slabša od napovedi za celotno Slovenijo.
Postavljena metodologija se izkaže za delno uporabno. Uporabimo jo lahko za napovedovanje števila nezgod. S pomočjo diagnostike dobimo potrditev, da je za neuspeh kriva majhnost množice obravnavanih dogodkov. Podamo predloge glede možnosti izboljšav. Nadejamo se, da se uporabnost postavljene metodologije pokaže v prihodnosti.
Za potrebe magistrskega dela pripravimo še zemljevide za spremljanje nezgod in bolezni v Sloveniji skozi čas. Na podlagi zemljevidov ugotavljamo trende gibanja za prihodnost. Identificiramo najpomembnejše dejavnike, odgovorne za nastanek nezgod. Na koncu naredimo še analizo vpliva nadmorske višine na pojav nezgod.</dc:description><dc:date>2016</dc:date><dc:date>2016-09-15 20:10:10</dc:date><dc:type>Magistrsko delo</dc:type><dc:identifier>85519</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 18665</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
