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歸人資料庫, 年報 (工作時程, T1：確定計算方法學, T2：資料前處理, 盤點工作, 確立計算方法, 資料前處理,…
歸人資料庫
目標
：做為指標計算單一資料來源
資料期間
考量醫療水準與環境變化快速，暫定近10年103-112
各指標對應納入計算之商品group
依據指標event，選擇具對應之benefit之商品，例如住院發生率，就選有BEE1之商品
排除該年度之前已解約、被保人已死亡之保單
-->年度間解約需要另外處理?
分母處理方式?
A.年頭年尾人數相加/2、額外考慮解約率?
B.逐單判斷觀察起訖日，BY人相加(MAX=1)
Sub_TASK
指標對應商品盤點
依據各險別可理賠之對應檔進行各指標納入商品之盤點
評估納入範圍>抓大放小?
1. 逐單理賠資料
維度：每人每單每次事件
考慮依據指標分檔、住院、手術、初罹癌、死亡
歸戶：每人每次
需定義同次判斷邏輯
2. 歸人次資料庫
by 人 加總/判斷
3. 歸人資料庫
每一 row 代表一個人
ID
OBS_S_DATE
OBS_E_DATE
指標MRK：可否算該指標
住院MRK
手術MRK
初罹癌MRK
死亡率MRK
事件發生情形：歸人算事件發生與否 & 次數
住院次數/住院日期/疾病別(診斷分類)
手術次數/手術日期/手術別(分類)
特定疾病與否/特定疾病之資料最初日期
初罹癌與否/初罹癌日期/癌別
死亡與否/死亡日期/死因別
start_date：觀察起點
end_date：觀察終點
每一 row 代表每人每次事件資料
ID
OBS_S_DATE
OBS_E_DATE
事件發生情形：歸人次留事件紀錄
事件類型：住院/手術/初罹癌/死亡
事件發生日期：事故日(多張保單歸1次)
事件原因：診斷碼/疾病別/癌別/死因
需確認若持有多張保單，理賠時那些欄位會相同，例如事故日期?
特別注意
如何定義end_date?若無法觀察到event，是否就要排除
ID變更要處理
每一 row 代表每人每單每次事件資料
ID：被保人
PROD_ID
OBS_S_DATE
OBS_E_DATE
事件發生情形：所有事件紀錄
事件類型(claim_code)：住院/手術/初罹癌/死亡
事件發生日期：事故日
事件原因：診斷碼/疾病別/癌別/死因
end_date：觀察終點
max保單迄日
start_date：觀察起點
max(觀察起日,投保日)
考慮解約率?(開辦假設->依商品類別+PY)
0. 母體範圍
可能會參考cust_360名單
cust_360
公司當月所有不論效力之任一保單的要被保人ID
資料涵蓋範圍：曾是公司有效契約要被保人包含任何商品(傳統型、投資型)
只有當月資料，沒有留歷史資料(每月第3個禮拜六更新，整檔覆蓋)
?排除條件
排除統計起日前已死亡
只留當月為有效契約之被保人
限傳統型商品
年報
工作時程
112/12：盤點專案工作任務/行動/資料庫欄位
113/1-2：回推方法學確立-丘宜/文嘉
113/1-3：建置歸人資料庫-文嘉/丘宜
113/4-5：製作指標圖表-各負責人
113/6-7：文字撰寫+討論修改+美編-文嘉/丘宜
113/8：成果展示
?分工時機點
回推方法學確認
歸人資料庫建置完成
先試算一個做為範例
T1：確定計算方法學
Sub_TASK
回推母體方式
母體範圍-各計算樣本聯集
每年都要計算
平均餘命
可避免死亡率
一次事件發生率分子/分母
死亡、初罹癌、特定疾病發生率
多次事件發生率 分子/分母
住院、手術
地區別資訊-放在總住院、總手術發生率
回推母體方式
歸納可能作法：看文獻整理、諮詢專家
東吳老師討論：討論可行性、限制、決定方法論
確認回推需要資料
事前處理
：驗證所抽樣本等於母體(分佈相似)。需檢查各變項之分布，如：卡方適合度檢定
事後處理
：使用加權，依據原分佈給予不同權重的修正，須知道母體的長相
問題
分齡死亡率可能波動，修勻?
高齡 波動 缺值問題
全國怎麼算?
一人會有多張保單
已知樣本就是長得跟母體不同，怎麼加權才能消滅這個差異?
那兩者是差在哪?
商品開辦日期
保戶第一次承保日期(算疾病發生)
T2：資料前處理
盤點工作
待處理
1.死因
呂宗學
2.特定疾病
理賠數據部模型
確立計算方法
1.推估母體
2.平均餘命
3.高低齡處理
資料前處理
1.母體樣態
2.手術發生率
3.住院發生率
T3：指標分析回推/報告撰寫/發表