Data Mining of Telematics Data: Unveiling the Hidden Patterns in Driving Behavior
Notice bibliographique
Résumé
With the advancements in technology, telematics data that capture vehicle movement information are becoming available to more insurers. Because these data capture the actual driving behavior, they are expected to improve our understanding of driving risk and facilitate more accurate auto insurance ratemaking. In this article, we analyze an auto insurance dataset with telematics data collected from a major European insurer. Through a detailed discussion of the telematics data structure and related data quality issues, we elaborate on practical challenges in processing and incorporating telematics information in loss modeling and ratemaking. Then, with an exploratory data analysis, we demonstrate the existence of heterogeneity in individual driving behavior, even within the groups of policyholders with and without claims, which supports the study of telematics data. Our regression analysis reiterates the importance of telematics data in claims modeling; in particular, we propose a speed transition matrix that describes discretely recorded speed time series and produces statistically significant predictors for claim counts. We conclude that large speed transitions, together with higher maximum speed attained, nighttime driving, and increased harsh braking, are associated with increased claim counts. Moreover, we empirically illustrate the learning effects in driving behavior: we show that both severe harsh events detected at a high threshold and expected claim counts are not directly proportional with driving time or distance but they increase at a decreasing rate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».