从头到尾构建 GLM

PCPA项目要求候选人完成完整的建模工作流程。这包括探索数据、清洗和转换数据、构建和改进广义线性模型(GLM)、解释诊断结果,以及以简洁的技术摘要形式传达结果。

本课程的设计基于PCPA项目测试用户的反馈,他们建议提供构建广义线性模型(GLM)的详细步骤讲解。他们认为,对于正在备考PCPA的考生以及从未从头到尾构建过模型的人来说,这种循序渐进的教程尤其有帮助。

按照指导案例研究,准备真实的保险数据,构建广义线性模型 (GLM),对其进行评估,并使用 R、Python 或 SAS 交流结果。
针对PCPA项目候选人
通过PCPA考试后,这门选修课程旨在帮助您完成PCPA项目。它将指导您从头到尾构建GLM模型,练习项目评估的核心技能,并减少您在步骤选择和顺序方面的不确定性。
专业学习 GLM
对于寻求实用 GLM 技能的专业人士,本课程提供了一种结构化的实践方法,从头到尾构建财产和意外伤害保险环境中的 GLM。

课程

模块 1:准备用于建模的保险数据

以案例研究为指导,重点讲解如何将数据集转换为干净、可用的建模数据。

  • 约100分钟的视频
  • 预计学习时间: 〜3–4小时 包括后续步骤(可随时暂停/继续)

本课程的第一模块将重点讲解如何将保险数据集转换为可用于广义线性模型(GLM)的数据。这是一个以案例研究为导向的模块,利用实际数据,旨在引导学习者跟随视频和文本中的说明进行操作。  

本课程的目标是让您学习和运用分析数据、将数据转换为可用形式所需的知识和技能,并能够将这些技能应用于未来的工作中。

模块 2:从头到尾开发 GLM

第二个指导性案例研究,详细介绍了 GLM 的构建、评估和沟通。

  • 根据时间安排设计的短课程,旨在支持暂停/重启。
  • 反思要点和(如适用)知识检查

本模块是一个指导性案例研究,旨在让学习者积极参与。

本课程的目标是让您学习和运用知识和技能来开发 GLM,并将这些技能应用于未来的工作中。

关于课程时长的说明:本课程围绕构建预测分析广义线性模型所需的步骤而设计。虽然看起来课程内容很多,但大多数课程都很短,并且设计成可以根据学习者的时间安排和需求随时暂停和重新开始学习。

结果

资料准备
• 将原始保险数据集转换为可用于分析的形式
• 处理常见问题:数据缺失、异常值、数据转换、数据不完善
GLM 开发
• 为结果变量选择合适的广义线性模型(GLM)类型
• 构建广义线性模型 (GLM),评估拟合度和诊断结果,并迭代改进性能
口译与沟通
• 将模型输出转化为清晰的技术说明
• 向非技术利益相关者总结具有业务意义的结果
掌握PCPA项目真正需要的技能:端到端建模

本课程旨在提供一份操作手册,引导您逐步完成工作流程。它可以帮助您避免拼凑多个参考资料或猜测正确的操作顺序。

选择您的软件版本

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R GLM 版本
用于数据准备和开发的 R + RStudio 工作流程
文件
Python GLM 版本
Python 工具和模式

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SAS GLM 课程
SAS特定实现

CAS 指出,项目代码可以用 R、Python 或 SAS 提交,参考文献并不表示首选语言。

定价

价格根据您的实际情况而定

PCPA考生(特价)

  • 活跃的PCPA考生可享受50美元的优惠(折扣码包含在您的考试通过确认函中)。

所有其他学习者

  • $ 300会员/ $ 350非会员

常见问题

GLM课程是PCPA项目的必要组成部分吗?

不,GLM课程并非PCPA项目的必要组成部分。它是一门可选的指导性课程,面向希望获得结构化、从头到尾的构建体验以支持项目GLM部分的候选人。

我应该选择哪种语言?

请选择您计划用于项目提交的编程语言(R、Python 或 SAS)。CAS 指出,项目代码可以用 R、Python 或 SAS 提交,参考文献并不代表首选语言。

我有多少时间完成它?

课程进度由学习者自行掌控。大多数学习者大约需要 8 小时完成课程学习,再加上一些时间来完成案例研究的步骤。

这是否可以取代PCPA考试的阅读材料?

不,这是一个以应用为中心的版本。它的目的是辅助备考,减少从阅读到实践过程中的阻力。

如何获得候选人折扣?

参加并通过PCPA考试后15天,您将收到一封确认邮件,其中详细说明了PCPA项目的后续步骤。您的折扣券代码将直接包含在该邮件中。请务必查看您的收件箱(以及垃圾邮件文件夹)以获取此通知。如果您需要进一步的帮助,请通过CAS门户创建案例。

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