（1）数据预处理

1)将Excel数据(我提供)导入到Python中，了解数据的基本结构和特征。

2)数据清洗：处理无关变量，如：policy Number和customer ID等变量与是否骗保无关，可直接删除，不参与后续模型训练；异常值处理：若出现年龄为负数、索赔金额异常高等情况，进行处理；缺失值处理：缺失值处理：数据集中可能存在缺失值如：property_damage、police_report_available等字段中的`?`，需要进行填充。

（2）分析车险数据的整体情况以及可视化

1）骗保比例图，可以利用绘制饼图，查看数据中有多少骗保（Y）和非骗保（N）,了解二者之间的比例。

2）按照是否骗保统计各类数据数量以及占比：查看每个大类类别数在数据集中的占比。

（3）客户信息与骗保行为之间的分析

1）将年龄分为若干组，绘制客户年龄分布柱状图，看看不同年龄段的客户中，谁会更容易涉及骗保。

2）按照性别分类，绘制柱状图，查看骗保和非骗保的次数及比例。

3）按照被保人学历分类，绘制柱状图，查看一下骗保和非骗保在各小类的分布占比。

（4）事故特征与骗保行为之间的分析

1）绘制在不同事故类型和事故严重程度中骗保分布的柱状图，了解其与骗保的相关性。

2）分析是否有警方记录报告与骗保行为的关系，绘制柱状图看骗保分布情况。

（5）理赔特征与骗保行为之间的分析

1）绘制箱线图，分析索赔金额的分布情况，看高理赔金额是否存在欺诈风险的可能。

2）按照汽车品牌分类，查看各小类之间骗保与非骗保的频次，分析品牌的骗保可能性大小。

（6）多种机器学习模型构建及分析

1)将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于模型构建。

2)利用多种机器学习算法构建模型，如：决策树，随机森林，XGBoost等方法进行训练，通过设置不同的参数优化模型，提高各模型识别的准确率。

（7）模型评估

1)利用测试集分析模型，给定车险相关数据，得到识别分类结果。

2）对比分析各模型利用评价指标评定，如：AUC曲线衡量各模型的分类能力。

3）选择最优模型，并对模型进行优化，如利用K折交叉验证，提高模型的稳定性和泛化能力。

（8）骗保识别系统设计

利用B/S架构，使用HTML、CSS等技术开发前端网页，后端使用Python语言进行开发以及MySQL数据库，设计一个车险骗保检测系统，系统应具备数据输入、模型预测、结果展示、风险预警等功能。