京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
新华保险理赔大数据教您如何投保_数据分析师
国人购买保险的热潮日益升温,你知道应该给自己和家人构筑哪方面的风险保障吗?现代人生活压力加大,你知道威胁健康的重大疾病都有哪些吗?
日前,新华保险发布2014年理赔数据。通过大数据解读与分析,新华保险从专业角度为您个人保险的选择总结三大法宝:“首选重疾”、“必备意外”、“保额充足”。
从理赔总体来看,2014年新华保险个险理赔累计给付26.49亿元,较2013年增长19.16%;其中重疾和特种疾病的增幅最为显著,分别为29.55%和166.98%。
从理赔身故类分析,占比前三位分别为恶性肿瘤、意外事故、心脑血管疾病,因此,客户首要的保险需求是重疾、意外险。其中男性风险明显高于女性,男性应该有更高的保险意识,购买一定额度重疾和意外险产品。
数据显示,2014年,公司个险重疾赔付12982件,其中,恶性肿瘤赔付8410件,占比高达52%。女性患癌比例高于男性,易患癌器官中女性乳腺及生殖系统占比最高,女性购买保险应以选择重疾产品为主。
从重疾类型分析,在恶性肿瘤赔付种类中,乳腺恶性肿瘤的赔付占比最高,为17.67%;其次是甲状腺恶性肿瘤14.72%;第三是支气管和肺部恶性肿瘤11.43%。北京大学肿瘤医院2013年数据显示,目前癌症的5年生存率为37%,甲状腺癌5年生存率高达89%;其次是乳腺癌81%,常见的子宫/宫颈癌的5年生存率超过60%。赔付数据中数量占比较多的恶性肿瘤,5年存活率均较高,而早发现、早治疗和充足的经济支持是前提。
据卫生部信息中心统计,人的一生罹患重疾的概率高达72%,手术治疗的平均费用在10万元(不包括化疗费、营养费、收入损失等),88.32%的客户重疾保额低于10万,尚不能支持基本的治疗费用。
从重疾赔付金额来看,61.40%的重疾保额在0-5万,占比最高,仅1.69%客户重疾保额高于15万。从赔付年龄看,40-49岁客户重疾赔付占比最大,为40.52%,出险客户中年龄在30-59岁的占比达86.93%,该年龄客户是家庭经济收入来源的主力。
站在理赔角度,如何合理地规划保险?新华保险建议:一要首选重疾。因重疾呈现年轻化趋势,且年龄小费率低,健康状况好,易标准承保,因此宜尽早投保。同时,重疾险不应偏重于男性或女性,应为全家配备重疾保障。第二,必备意外。在身故赔付中,意外事故占比15.95%,因此在计划保险保障时,请务必配备意外险,尤其是风险较高的男性。第三,保额充足。从理赔数据看,大多数客户的身故/重疾保额在10万元以下,保障功能体现不明显,建议重新检视自己的保单,通过产品组合的方式,提升保障额度。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21