楼上高人请具体指点哪中方法好

你所获得的资料是否是已经划分类别的，若是建议可以用多元统计分析中判别分析来做，统计软件都可以实现，你可以去期刊网上查一下相关资料，个人建议，仅供参考。

用预测模型来做就好了，看以前发生理赔的客户的特征是什么

貌似你的论坛币不多，呵呵

不过都是同道中人

我的建议是

【1】至于选取因素，应该尽可能的多，手动去掉或过滤掉那些明显无关的因素，对于自己拿不准的，最好先选入，然后利用软件的“重要变量选择功能”加以选择（软件上有这个功能， 想sql上有个“建议”选项，clementine上有个“特征选择”，很多模型都已经嵌入了这一功能）

【2】至于有个风险次数，如果能结合其他变量，譬如赔付率，赔付金额等，直接构建高风险，低风险，不必在用聚类分析等，至于判别分析，那是在变量分类已知的情况下对未知类别的判定，个人感觉饿用处不是很大

【3】至于使用的方法，分类的方法就可以用，比如决策树等，可以得到比如高风险客户的规则，例如

年龄《30，收入》3000。。。为高风险

当然也可以使用逻辑斯回归等

【4】仁兄提到可以用预测，其实预测，估计，分类等有很大差别，呵呵

个人建议

欢迎继续讨论

QQ420948492

注：论坛币就不用给了，呵呵，仁兄也不富裕