(untitled) (ҚазҰУ Хабаршысы. Математика, механика, информатика сериясы, 2019)
Қазақстандағы сақтандыру ұйымдарында өңделетiн және сақталатын ақпарат ағынының өсуiмен, оның iшiнде клиенттiк базаны арттырумен, бiрiгу және сiңiру процестерiмен және жаңа сақтандыру өнiмдерiн енгiзумен байланысты, ақпаратты алдын ала өңдеу проблемаларының оны құрылымдау, сипатты белгiлердi бөлу, қорыту және сұрыптау үшiн өзектiлiгi өсуде. Тиiстi ғылыми және әдiснамалық тәсiлсiз деректердi өңдеу және талдау процесi сақтандыру ұйымдары үшiн неғұрлым қиын болып табылуда және елеулi ақпараттық-есептеу және қаржы ресурстарын пайдалану талап етiлуi мүмкiн. Бұл мақалада осы проблеманы шешудiң қазiргi заманғы ғылыми-зерттеу тәсiлi ретiнде салыстырмалы бiртектi топтарға деректердi реттеу жолымен деректер массивтерiн өңдеудi және одан әрi талдауды жеңiлдетуге мүмкiндiк беретiн k-орташа әдiсiмен кластерлiк талдау рәсiмiн пайдалану ұсынылады. Атап айтқанда, мақалада көлiк құралдары иелерiнiң азаматтық-құқықтық жауапкершiлiгiн мiндеттi сақтандыру сыныбы бойынша шығындар жөнiндегi деректерге k-орташа әдiсiмен кластерлiк талдауды қолдану процесi сипатталады. Мақаланың мақсаты сақтандырудың осы сыныбы бойынша шығындарды, шығындардың жиiлiгi мен ауырлығы негiзiнде бiртектi сапалы топтарға (кластерлерге) бөлу және алынған кластерлердi түсiндiру болып табылады. K-орташа әдiсiнiң нәтижелерi әрбiр бөлiнген кластерде одан әрi сақтандыру ұйымының залалдарын бағалау үшiн пайдаланылуы мүмкiн шығындар процесiне ұқсас статистикалық маңызды деректер бар екенiн куәландырады. Мақалада алынған әдiснамалық тәсiлдер мен нәтижелер ең алдымен Қазақстан Республикасының сақтандыру нарығының қатысушыларына тарифтiк ставкаларға сәйкес көлiк құралдары иелерiнiң азаматтық-құқықтық жауапкершiлiгiн мiндеттi сақтандыру бойынша сақтандыру портфелiнiң тиiмдi құрылымын қалыптастыру бойынша неғұрлым сапалы андеррайтингтiк зерттеу жүргiзу үшiн қызықты болып табылады.