【python】python汽车保险数据分析（数据+代码+报告）【独一无二】

news2024/11/17 21:34:07

👉博__主👈：米码收割机
👉技__能👈：C++/Python语言
👉公众号👈：测试开发自动化
👉荣__誉👈：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主
👉专__注👈：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。

车险数据分析（数据+代码+报告）

目录

车险数据分析（数据+代码+报告）
1、系统概述
2、模块设计
3．使用到的第三方库介绍
3.1 pandas库
3.2 matplotlib库
4.问题及解决方法
5.效果和结论
5、心得体会
👇👇👇关注公众号，回复 “汽车保险数据分析” 获取源码👇👇👇

1、系统概述

该系统使用Python编程语言，借助pandas和matplotlib库来处理和展示车险数据集。
系统的主要功能包括：

1）赔付总额前十名柱状图：根据赔付总额对数据集进行排序，并选择前十名数据进行柱状图展示。该图表显示了赔付总额最高的前十个案例。

2）索赔次数散点图：展示索赔次数与数据集索引之间的关系。通过散点图，可以了解索赔次数的分布情况。

3）性别百分比饼状图：计算数据集中性别为F和M的数量，并绘制饼状图展示各性别所占比例。

4）年龄最大的前十名折线图：根据年龄对数据集进行排序，并选择年龄最大的前十个数据进行折线图展示。该图表展示了年龄最大的前十个案例的年龄变化情况。

5）年龄分组与数量的条形图：计算数据集中不同年龄分组的数量，并绘制条形图展示各年龄分组的数量情况。

通过这些功能，用户可以对车险数据集进行可视化分析，了解赔付情况、索赔次数、性别分布、年龄分布等信息，帮助用户做出数据驱动的决策。

2、模块设计

数据导入模块（data_import）：负责读取CSV文件并将数据加载到内存中，使用pandas库的read_csv函数实现。

赔付总额前十名柱状图模块（top10_claim_bar_chart）：根据给定的数据集，使用nlargest函数获取赔付总额前十名的数据，并利用matplotlib库的bar函数绘制柱状图展示结果。

索赔次数散点图模块（claim_counts_scatter_plot）：接收数据集作为输入，使用matplotlib库的scatter函数绘制索赔次数散点图。
性别百分比饼状图模块（gender_distribution_pie_chart）：接收数据集作为输入，通过value_counts函数计算性别分布，利用matplotlib库的pie函数绘制饼状图展示性别百分比。

年龄最大的前十名折线图模块（top10_age_line_chart）：根据给定的数据集，使用nlargest函数获取年龄最大的前十名数据，并使用matplotlib库的plot函数绘制折线图。

年龄分组与数量的条形图模块（age_group_counts_bar_chart）：接收数据集作为输入，使用value_counts函数计算不同年龄分组的数量，利用matplotlib库的bar函数绘制条形图展示年龄分组与数量的关系。

这些模块可以根据需要进行调用和组合，以实现对车险数据集的不同分析和可视化功能。每个模块都可以单独测试和使用，并提供适当的输入参数和输出结果。

3．使用到的第三方库介绍

在该程序中，使用了两个第三方库：pandas和matplotlib。以下是关于这两个库的安装和使用说明：

3.1 pandas库

安装：可以使用pip工具在命令行中运行以下命令进行安装：pip install pandas

使用：在Python代码中导入pandas库，例如：import pandas as pd。然后可以使用pandas提供的函数和方法进行数据处理和分析，如read_csv函数用于读取CSV文件，value_counts函数用于计算值的数量等。

3.2 matplotlib库

安装：可以使用pip工具在命令行中运行以下命令进行安装：pip install matplotlib
使用：在Python代码中导入matplotlib库，例如：import matplotlib.pyplot as plt。然后可以使用matplotlib提供的函数和方法进行数据可视化，如bar函数用于绘制柱状图，scatter函数用于绘制散点图，pie函数用于绘制饼状图等。