تحليل المخاطر التنبؤي لشركة يلو لتأجير السيارات
استخدام التحليلات المتقدمة لتحديد قطاعات العملاء ذات الاحتمالية العالية للحوادث، مما يمكن من إدارة المخاطر الاستباقية.
التحدي
أرادت شركة يلو لتأجير السيارات في المملكة العربية السعودية تقليل الخسائر المالية المرتبطة بحوادث المركبات. للقيام بذلك، احتاجوا إلى تجاوز التدابير التفاعلية وتحديد قطاعات العملاء الأكثر عرضة للتورط في الحوادث بشكل استباقي. كان التحدي هو تحليل بيانات الإيجار والحوادث التاريخية للعثور على أنماط ذات معنى وبناء نموذج تنبؤي للمخاطر.
حلنا
طبق فريق علوم البيانات لدينا تقنيات تحليلية متقدمة على البيانات التاريخية لشركة يلو لكشف عوامل المخاطر الرئيسية.
استكشاف البيانات وهندسة الميزات:
قمنا بتنظيف وإثراء البيانات التاريخية، وإنشاء ميزات جديدة من التركيبة السكانية للعملاء وسلوك الإيجار ومعلومات المركبات لإعدادها للتحليل.
النمذجة الإحصائية:
باستخدام التحليل الإحصائي ونماذج التصنيف للتعلم الآلي، حددنا المتغيرات الرئيسية التي لها أقوى ارتباط باحتمالية الحوادث.
تقسيم العملاء:
قمنا بتجميع العملاء في قطاعات مخاطر متميزة بناءً على مخرجات النموذج، مما وفر لشركة يلو ملفاً واضحاً لمستأجريها عالي المخاطر.
التأثير
وفر التحليل لشركة يلو رؤى قابلة للتنفيذ ومدفوعة بالبيانات حول ملفات مخاطر عملائها. مسلحين بهذه المعلومات، يمكنهم تنفيذ استراتيجيات مستهدفة - مثل تعديل ودائع التأمين أو حملات التوعية المتخصصة - للقطاعات عالية المخاطر. مكن هذا النهج الاستباقي لإدارة المخاطر من تقليل التكاليف المرتبطة بالحوادث وتحسين الربحية الإجمالية.
نظرة عامة على المشروع
التفاصيل الرئيسية حول المشاركة.
العميل
شركة يلو لتأجير السيارات (المملكة العربية السعودية)
الخدمات
التحليلات المتقدمة، النمذجة التنبؤية، علوم البيانات
التقنيات
Python (Pandas, Scikit-learn), SQL