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保险精算A B测试从设计到复盘实战指南

共计 30 章节
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01
A/B测试在保险精算中的价值
为什么精算师需要掌握A/B测试 · 与传统精算方法的区别与联系
A/B测试
02
精算A/B测试的核心概念
假设检验 · P值 · 统计显著性
A/B精算
03
实验设计基础
随机化 · 对照组与实验组 · 样本量估算
实验设计基础随机化
04
保险业务场景识别
哪些保险场景适合A/B测试（如保费定… · 理赔流程 · 续保提醒
保险业务场景识别A/B
05
精算指标定义
选择正确的核心指标（赔付率 · 转化率 · 续保率
精算指标定义选择正确的核心指…
06
假设构建与零假设
在精算场景下如何构建业务假设与统计假…
假设构建零假设
07
样本量计算实战
基于精算数据的样本量公式推导与Pyt…
样本量计算实战Pyt
08
随机化与分流策略
用户ID哈希分流 · 分层随机化 · MVT（多变量测试）在保险中的应用
随机化分流策略
09
实验周期确定
基于保险业务周期（如月缴 · 年缴）的实验时长设计
实验周期确定基于保险业务周期
10
数据收集与埋点
保险核心系统 · CRM · 理赔系统的数据采集方案设计
数据收集埋点
11
数据预处理与清洗
异常值处理 · 缺失值填充 · 数据一致性校验（精算视角）
数据预处理清洗
12
探索性数据分析（EDA）
分组统计 · 分布可视化 · 基线指标对比
EDA探索性数据分析
13
假设检验方法选择
Z检验 · T检验 · 卡方检验
假设检验方法选择Z检验
14
多重比较问题
Bonferroni校正 · FDR控制在多指标精算实验中的应用
多重比较问题Bonferroni
15
贝叶斯A/B测试
贝叶斯方法在精算实验中的优势与实现（…
A/B贝叶斯
16
连续型指标分析
赔付金额 · 理赔时长等连续变量的A/B分析方法
连续型指标分析赔付金额
17
比率型指标分析
赔付率 · 转化率 · 续保率的A/B分析方法
比率型指标分析赔付率
18
时间序列与A/B测试
考虑季节性与趋势的保险实验分析方法
A/B时间序列
19
分组分析（Subgroup Analysis）
按年龄 · 性别 · 保单类型
SubgroupAnalysis
20
辛普森悖论在精算实验中的识别与处理
如何避免聚合数据误导结论
辛普森悖论精算实验
21
实验效果评估
效应量（Cohen's d · 相对提升） · 经济显著性（利润影响测算）
实验效果评估Cohen
22
置信区间与可信区间
精算视角下的不确定性量化与业务决策
置信区间可信区间
23
实验报告撰写
精算A/B测试报告的标准结构（摘要 · 方法 · 结果
实验报告撰写A/B
24
可视化呈现
使用Python（Matplotli…
可视化呈现Python
25
常见陷阱与偏差
幸存者偏差 · 新奇效应 · 选择偏差
常见陷阱偏差
26
网络效应与干扰控制
保险社交网络 · 家庭保单 · 团险场景下的实验设计
网络效应干扰控制
27
长期效果评估
A/B测试后的长期跟踪（LTV · 续保率 · 理赔率）分析方法
长期效果评估A/B
28
自动化实验平台
保险精算A/B测试平台架构设计与功能…
自动化实验平台A/B
29
案例实战1
车险保费折扣策略A/B测试（从设计到…
案例实战1A/B
30
案例实战2
健康险健康管理干预A/B测试（从设计…
案例实战2A/B