Workshop Data Analytics - "Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können"

Die Digitalisierung hat inzwischen die Versicherungsbranche erreicht. Sowohl durch verbesserte Services für Kunden (z.B. im Internet) als auch durch optimierte Prozesse im Unternehmen entstehen sehr große Datenmengen (vgl. laufende Big Data Diskussion). Dabei ist zu beobachten, dass oftmals viele Informationen aus den Daten ungenutzt bleiben. Gezielt Informationen aus verfügbaren Daten zu gewinnen, wird zukünftig zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor für Versicherer. Hier bilden Methoden wie Predictive Modeling oder Machine Learning die Grundlage, um die Daten intelligent zu nutzen.

Im Rahmen dieses Workshops vermitteln wir zentrale Aspekte der Datenanalyse. Außerdem geben wir einen Überblick über die grundsätzliche Vorgehensweise und relevante Verfahren im Kontext der statistischen Datenanalyse und Modellierung. In Fallstudien bearbeiten die Teilnehmerinnen und Teilnehmer selbstständig einen großen Versicherungsdatensatz und entwickeln anhand ausgewählter moderner Verfahren eigene statistische Vorhersagemodelle. Darüber hinaus lernen die Teilnehmerinnen und Teilnehmer, die Güte der entwickelten Modelle zu beurteilen.

Die im Workshop vorgestellten Methoden und Modelle werden von den Teilnehmerinnen und Teilnehmern selbständig in einer Statistik-Software R (https://www.r-projekt.org/) angewendet.

Schulungsinhalte

  • Überblick über innovative Methoden der Datenanalyse
  • Grundlagen zur allgemeinen Vorgehensweise in der modernen Datenanalyse
  • Klassifikationsbäume und moderne baumbasierte Verfahren
  • Neuronale Netze
  • Überblick über weitere Methoden der Datenanalyse, z.B. verallgemeinerte lineare Modelle

Mit diesem 1,5-tägigen Workshop wenden wir uns an Personen, die lernen wollen, wie man moderne statistische Verfahren sinnvoll auf Versicherungsdaten anwendet.
Besonderes Augenmerk liegt auf der praxisnahen Gestaltung des Workshops.

Voraussetzungen
Der Workshop wird als Basis- und - bei ausreichendem Interesse - als Intensivkurs angeboten.

  • Die Fallstudien werden mit der Statistik-Software R bearbeitet. Hierfür bringen die Teilnehmer idealerweise einen Laptop mit installierter Statistik-Software mit. Ergänzend bieten wir komplett installierte Leih-Laptops an.
  • Zum Basiskurs werden die Dozenten optional einen Vorkurs »Erste Schritte im Umgang mit der Statistik-Software R« anbieten, um die notwendigen Grundlagen für den weiteren Workshop zu vermitteln. Für den Intensivkurs wird davon ausgegangen, dass die Teilnehmer die allgemeine Syntax und die grundlegende Funktionsweise zur klassischen Datenanalyse beherrschen.

Weitere Details und eine Abgrenzung der jeweils benötigten Vorkenntnisse zur Datenanalyse und Statistik-Software finden Sie in den Abschnitten "Basiskurs" und "Intensivkurs".

Der Workshop wird als Weiterbildung von der DAV anerkannt.

Die Weiterbildungsstunden können direkt auf der Homepage der DAV eingetragen werden.

Basiskurs

Der Workshop richtet sich verstärkt an Teilnehmer, die bisher keine oder nur geringe Erfahrungen mit Data Analytics gesammelt haben.
Es werden zu etwa gleichen Teilen theoretische Grundlagen besprochen und diese praktisch in einer Fallstudie umgesetzt.

Die theoretischen Teile umfassen i.W. umfangreiche Vorstellung von Klassifikationsbäumen und neuronalen Netzen, dabei Erarbeitung ganz allgemeiner theoretischer Grundlagen in Data Analytics (z.B. Overfitting, Resampling-Methoden etc.) sowie gezielte Besprechung von Datenvorverarbeitung und Validierungskriterien. Dieser Teil ist so aufgesetzt, dass Neulinge folgen können, d.h. dass neuronale Netze beispielsweise vollständig vorgestellt und nicht als bekannt vorausgesetzt werden. Andererseits hat der Workshop durchaus auch den Anspruch, dass nicht nur beispielhaft manuell neuronale Netze ausprobiert werden, sondern auch aufgezeigt wird wie man diese im Rahmen der Fallstudie optimiert. Der diesbezügliche Umfang hängt allerdings stark von der Zusammensetzung und den Vorkenntnissen der Teilnehmer ab.

Um den Teilnehmern ohne vertiefte Programmierkenntnisse die erfolgreiche Bearbeitung der Fallstudien während des Workshops zu garantieren, möchten wir rein programmiertechnische Fallstricke vermeiden und haben in diesem Zusammenhang die Übungen speziell auf Teilnehmer, die mit R arbeiten, ausgerichtet. Dies umfasst z.B. die Vorstellung der notwendigen Funktionalität in R vor den Übungen sowie konkrete Hilfestellungen in Form von Tipps und zur Verfügung gestellten Code-Bausteinen. Um auch moderne, komplexere Methoden üben zu können, arbeiten wir in vertiefenden Aufgaben direkt mit bereits implementiertem R-Code.

Zusätzlich bieten wir für diesen Workshop einen 2-stündigen Vorkurs zu R an. Zur Vorbereitung darauf stellen wir vorab einige Unterlagen und Übungen zur allgemeinen Syntax von R zur Verfügung und bieten ein Online-Tutorium in Vorbereitung auf den Vorkurs an.

Intensivkurs

Mit diesem Workshop richten wir uns bei ausreichendem Interesse speziell an Teilnehmer, die ein höheres Tempo bevorzugen mit der Möglichkeit, eine größere Fülle an Modellen anzuwenden und zu lernen, wie man diese übergreifend optimiert. Der Kurs zielt weniger auf die intensive Behandlung einzelner Verfahren, sondern ermöglicht vertiefende Fragestellungen zum methodischen Spektrum und zum hoch-performanten Training.

Der Fokus des Intensivkurses liegt darauf im Rahmen einer Fallstudie automatisierte Prozesse zu erarbeiten um eine Fülle an verschiedenen Verfahren der Data Analytics anhand von Validierungskriterien jeweils zu optimieren und anschließend miteinander zu vergleichen, um ein bestmögliches Vorhersagemodell herzuleiten. Zentraler Bestandteil des theoretischen Teils des Kurses wird es sein das Vorgehen anhand grundsätzlicher Fragen wie Modellauswahl, Overfitting, Validierung, Resampling u.ä. zu motivieren und die verschiedenen Möglichkeiten des Modelltunings aufzuzeigen.

Voraussetzungen:
Da der Intensivkurs die Anwendung gleich mehrerer Verfahren zum Ziel hat und die übergreifende Optimierung anhand der verfahrensabhängigen Parameter erfolgt, setzen wir von den Teilnehmern gewisse Vorkenntnisse voraus:

Grundsätzliche Voraussetzung ist, dass bereits wesentliche Erfahrungen mit klassischer Datenanalyse (deskriptive Statistik, Datenbereinigung, Datenvorverarbeitung) gemacht wurden.
Weiterhin helfen ein Grundverständnis zu allgemeinen mathematisch-statistischen Überlegungen zu Klassifikations- und Regressionsmodellen bzw. erste Einblicke in moderne Verfahren der Data Analytics. Im Gegensatz zum Basiskurs, in dem ausgewählte Modelle umfangreich eingeführt und besprochen werden, werden wir Baumverfahren und neuronale Netze im Intensivkurs in einem höheren Tempo vorstellen, um den Schwerpunkt auf deren Optimierung sowie die Anwendung weiterer Verfahren legen zu können. Dabei wird nicht jedes genutzte Verfahren als bekannt vorausgesetzt, aber es ist hilfreich, wenn die Teilnehmer bereits mit allgemeinen Begrifflichkeiten vertraut sind oder Analogien zu bereits bekannten Verfahren ziehen können.

Wie im Basiskurs sind die Übungen in R konzipiert, um konkret die in R verfügbaren effizienten Methoden verwenden zu können. Um eine umfassende Bearbeitung der fortgeschrittenen Themen innerhalb des 1,5-tägigen Workshops zu ermöglichen, werden auch hier für die Fallstudie gezielt Hilfestellungen für die Bearbeitung in R aufgezeigt und vorgeführt sowie Code-Bausteine verwendet.

Für den Intensivkurs wird davon ausgegangen, dass die Teilnehmer die allgemeine Syntax und die grundlegende Funktionsweise von R zur klassischen Datenanalyse beherrschen. Es wird kein Vorkurs zu R angeboten. Für die selbständige Auffrischung der Kenntnisse in R stellen wir gerne vorab ein Skript und Übungen zu R zur Verfügung.

Hinweise zur Statistiksoftware

Die Fallstudien werden mit der statistischen Software R (https://www.r-project.org/) bearbeitet. In den selbstständigen Übungen werden den Teilnehmern gezielte Hilfestellungen für R und R-Studio angeboten. In R sind auch vorgegebene Code-Bausteine und die Musterlösungen verfasst, die während des Workshops vorgeführt und den Teilnehmern zur Verfügung gestellt werden. Die Referenten arbeiten zudem mit R in der Entwicklungsumgebung R-Studio (https://www.rstudio.com), die ebenfalls zur Eigenarbeit im Workshop empfohlen wird.

Sowohl R als auch R-Studio können unter den angegebenen Links als Freeware heruntergeladen werden.

Bei R-Studio handelt es sich um eine separate grafische Benutzeroberfläche ("integrierte Entwicklungsumgebung") zur Bedienung von R. Sie ist nicht zwingend erforderlich, da man R auch allein bedienen kann.
R-Studio macht das Programmieren mit R aber deutlich komfortabler. Wir können es daher jedem Teilnehmer, aber insbesondere den R-Neulingen empfehlen.

Features von R-Studio:

  • erleichterter Einstieg/Bedienung der Programmiersprache (durch z.B.: Autovervollständigung, automatische Einrückungen, farbliche Syntaxhervorhebung, Code-Faltung)
  • hat eine anwenderfreundliche Benutzeroberfläche (z.B: getrennte Bereiche für Skripte, Kommandozeilen, Ordnerverzeichnis, grafischer Output, Hilfe)
  • bietet eine integrierte Paketverwaltung  (hilfreich für Workshop, da wir Pakete benötigen werden)

R-Studio ersetzt nicht die Installation von R. Im Bedarfsfall müssen sowohl R als auch R-Studio heruntergeladen und in dieser Reihenfolge installiert werden.

Weitere Hinweise zur Software und den erforderlichen Paketen stellen wir den Teilnehmer in Vorbereitung auf den Workshop zur Verfügung.

Ergänzend stellt die Akademie Laptops mit bereits installierter Software für den Workshop zur Verfügung.

Dozenten

apl. Prof. Dr. H.-J. Zwiesler
Institut für Versicherungswissenschaften, Universität Ulm
Herr Hans-Joachim Zwiesler ist Vorsitzender des Kuratoriums am Institut für Finanz- und Aktuarwissenschaften in Ulm und Professor an der Universität Ulm.
Dort ist er maßgeblich am Forschungs- und Studienschwerpunkt "Versicherungen/Finanzdienstleistungen" im Rahmen des Studienganges "Wirtschaftsmathematik"' beteiligt. Darüber hinaus hatte er Professuren an Universitäten in Syracuse und San Diego inne. Seit 2005 ist er Mitglied des Vorstandes der Deutschen Gesellschaft für Versicherungs- und Finanzmathematik.

Lukas Hahn
Institut für Finanz- und Aktuarwissenschaften, Ulm
Herr Lukas Hahn studierte Wirtschaftsmathematik an der Universität Ulm sowie Statistik an der University of Waterloo in Waterloo, Kanada. Seit 2013 ist er als Berater am Institut für Finanz- und Aktuarwissenschaften in Ulm tätig. Dort befasst er sich insbesondere mit statistischen Analyseverfahren, stochastischen Modellen und aufsichtsrechtlichen Anforderungen in der Lebensversicherung. Herr Hahn promoviert neben seiner Beratertätigkeit seit 2015 am Institut für Versicherungswissenschaften der Universität Ulm zum Thema des mehrjährigen Reserve- und Prämienrisikos in der Nichtlebensversicherung.

Äußerer Rahmen

Basiskurs

  • Praxisorientierte Weiterbildung mit maximal 25 Teilnehmern
  • Alle Teilnehmer des Workshops erhalten umfassende Kursunterlagen
  • Dauer: 1,5 Tage
  • Termin: Do. 15.03. - Fr. 16.03.2018
  • Ort: Wissenschaftszentrum der Universität Ulm auf Schloss Reisensburg bei Günzburg


Intensivkurs

  • Praxisorientierte Weiterbildung mit maximal 25 Teilnehmern
  • Alle Teilnehmer des Workshops erhalten umfassende Kursunterlagen
  • Dauer: 1,5 Tage
  • Termin: Mo. 26.02. - Di. 27.02.2018
  • Ort: Wissenschaftszentrum der Universität Ulm auf Schloss Reisensburg bei Günzburg.

Konditionen

Basiskurs

Die Teilnahmegebühr für die 1,5-tägige Schulung beträgt 920,- EUR inkl. Tagungsverpflegung, Abendessen am 1. Schulungstag und Schulungsunterlagen.
Bei Anmeldung bis zum 12.01.2018 reduziert sich die Teilnahmegebühr auf 870,- EUR.

Die Teilnahme am optionalen 2-stündigen Vorkurs zum Umgang mit Datensätzen in R (inklusive Schulungsmaterialien sowie vorbereitendem Material, Übungen und Online-Tutorium) wird mit 125 Euro in Rechnung gestellt. Die AKADEMIE behält sich vor, den Vorkurs bei zu geringer Nachfrage abzusagen.

Ein Recht auf Teilnahme besteht nicht. Bei Stornierung der Anmeldung (nur schriftlich) bis zum Ablauf der Anmeldefrist (09.02.2018) erheben wir eine Bearbeitungsgebühr von 70,- EUR. Bei Stornierung zu einem späteren Zeitpunkt wird die gesamte Gebühr fällig. Wir akzeptieren gerne einen Ersatzteilnehmer. Bei Absage der Veranstaltung durch die AKADEMIE wird die gezahlte Gebühr zurück erstattet. Programmänderungen aus dringendem Anlass behält sich die AKADEMIE vor. Im Übrigen gelten die Geschäftsbedingungen der AKADEMIE.

Anmeldung per Post, Fax 0731-50 31239 oder E-Mail: aktuarfernkurs(at)akademie-uni-ulm.de bis zum 09.02.2018 zum Workshop Data Analytics - "Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können" am 15.03. – 16.03.2018 auf Schloss Reisensburg. Bitte geben Sie bei der Buchung des Workshops an, ob Sie auch am Vorkurs teilnehmen möchten.


Intensivkurs

Die Teilnahmegebühr für die 1,5-tägige Schulung beträgt 920,- EUR inkl. Tagungsverpflegung, Abendessen am 1. Schulungstag und Schulungsunterlagen.
Bei Anmeldung bis zum 22.12.2017 reduziert sich die Teilnahmegebühr auf 870,- EUR.

Ein Recht auf Teilnahme besteht nicht. Bei Stornierung der Anmeldung (nur schriftlich) bis zum Ablauf der Anmeldefrist (26.01.2018) erheben wir eine Bearbeitungsgebühr von 70,- EUR. Bei Stornierung zu einem späteren Zeitpunkt wird die gesamte Gebühr fällig. Wir akzeptieren gerne einen Ersatzteilnehmer. Bei Absage der Veranstaltung durch die AKADEMIE wird die gezahlte Gebühr zurück erstattet. Programmänderungen aus dringendem Anlass behält sich die AKADEMIE vor. Im Übrigen gelten die Geschäftsbedingungen der AKADEMIE.

Anmeldung per Post, Fax 0731-50 31239 oder E-Mail: aktuarfernkurs(at)akademie-uni-ulm.de bis zum 26.01.2018 zum Workshop Data Analytics - "Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können" am 26.02. – 27.02.2018 auf Schloss Reisensburg.

Schulungsort

Adresse:Wissenschaftszentrum der Universität Ulm
auf Schloss Reisensburg bei Günzburg
Bürgerm.-Joh.-Müller-Str. 1
89312 Günzburg

Das Wissenschaftszentrum der Universität Ulm auf Schloss Reisensburg bei Günzburg bietet durch sein Ambiente und die ruhige Lage ein optimales Umfeld für eine zielgerichtete Schulung und den intensiven Meinungsaustausch zwischen den Teilnehmern und Referenten, auch über die regulären Schulungszeiten hinweg.

Die Verkehrsanbindung ist äußerst günstig: Schloss Reisensburg liegt ca. 3 km von der Autobahn A8 entfernt und ist auch mit der Bahn (Stuttgart-Ulm-Günzburg-Augsburg-München) gut zu erreichen.

Anreise mit dem PKW

Der Tagungsort Schloss Reisensburg befindet sich im gleichnamigen Günzburger Ortsteil. Günzburg selbst erreichen Sie entweder per A8 oder von Ulm kommend über die B10.

Anfahrt von Autobahnausfahrt Günzburg (A8):

A8 Ausfahrt Günzburg in Richtung Günzburg (nicht Lego-Land) auf der B 16 gerade aus.

Nach dem Tunnel weiter gerade aus, unter einer Brücke hindurch (über diese führt schon die Reisensburger Str.), nächste Möglichkeit links (B 10, Dillinger Str.) kurz zurück in Richtung Zentrum, dann wieder die nächste Möglichkeit links in die Reisensburger Str. Diese Straße gerade aus bis zum Ortsteil Günzburg-Reisensburg, dort dem Straßenverlauf weiter folgen (die Str. heißt dann Günzburger Str.) bis zum Ende, dann links zum Schloss Reisensburg hinauf.

Das Schloss ist in Fahrtrichtung links auf der Anhöhe gut zu sehen.

Anfahrt aus Richtung Ulm (B10):

Ulmer Straße geradeaus - Schlachthausstraße - vorbei am Bahnhof - gerade über Bahnhofsplatz - Siemensstraße - rechts in die Dillinger Straße - nach ca. 250 m links in Reisensburger-/Günzburger Straße - links in Weihergasse zur Reisensburg.

Eine Karte zu dieser Anfahrtsbeschreibung finden sie beispielsweise hier.

Anreise mit der Bahn

Der Anreisebahnhof zum Schloss Reisensburg ist Günzburg. Die EC-Verbindungen aus Richtung Stuttgart und München halten in Günzburg. Vom Bahnhof Günzburg zur Reisensburg verkehren leider keine öffentlichen Verkehrsmittel. Aus diesem Grund sollten Sie am Bahnhof ein Taxi nehmen.

Fußweg:
Vom Bahnhof links in die Siemens-Straße, von dort weiter bis zur Dillinger Straße (B10 und B16), nach ca. 250m links in die Reisensburger-, später Günzburger Straße, dann links in die Weihergasse bis zur Reisensburg.

Kontakt

Weiter Informationen erhalten Sie bei Frau Beate Renner und Herr Ralf Boenke:

  • Akademie für Wissenschaft, Wirtschaft und Technik an der Universität Ulm e.V.
  • – Weiterbildung in Finanz- und Aktuarwissenschaften –
  • Helmholtzstraße 22
  • D-89081 Ulm
  • Tel.: 0731/50-31248 (Frau Renner)
    Tel.: 0731/50-31238 (Herr Boenke)
  • Fax: 0731/50-31239
  • E-Mail: aktuarfernkurs(at)akademie-uni-ulm.de