简介:2002年11月2日,某制衣厂与中国人民保险公司某支公司签订保险合同。合同约定:制衣厂将自有“CA141”型货车一辆上责任险,赔偿限额7万元及车上人员保险;承保期限为2002年11月2日0时至2003年11月1日24时止。今年7月12日,制衣厂投保的车辆在行驶途中将一行人撞伤,公安交警部门在勘验现场后认定:制衣厂的司机应对事故负全部责任。制衣厂按期向保险公司报案并要求赔偿。保险公司在调查时发现了自己一直不了解的情况,即制衣厂已于2002年10月将该投保车辆出租给一个体经营者章某,并约定由制衣厂司机负责驾驶该车,章某每月支付租金4000元。鉴于此,保险公司拒绝理赔。遭到拒赔后,制衣厂起诉到法院,
简介:对成,品油零售企业个人记名加油卡,在2010-2015年间某省公司全部加油站的经清洗处理后“典型用户”的消费数据、充值数据和卡片数据,应用Pgthon2.7软件,将约785万条数据进行了统计分析,研究探讨了“睡眠卡”的概念及其“复苏”、“流失”的特点。结果表明:持卡人连续3个月以上无主动发起的消费,充值(不含积分对换、查询)行为,且卡内余额在100元以下的普通个人记名卡,可定义为“睡眠卡”;而对停用3个月以上的“睡眠卡”或非普通卡,要根据“睡眠”前.的消费频率和余额度进行识别。为避免或减少“睡眠卡”的产生,在营销管理方面提出了建议。
简介:武汉市常规公交采用单一票制收费模式,刷卡字段中缺少下车的相关信息,无法直接得到公交乘客的出行路径.本文重点基于公交GPS数据和IC卡刷卡数据,建立公交刷卡乘客上、下车站点识别模型.其中上车站点识别包含基于GPS时间和IC卡刷卡时间识别2个模型,下车站点识别包含基于出行连续性和出行链识别2个模型.分别对比分析2个模型的优劣,并以实际数据试算得到的识别率为判别标准,选取较高者为最终识别模型.最终上车站点识别模型选取基于GPS时间识别,因为基于IC卡刷卡时间识别,站点序号基本对应不上,而基于GPS时间识别,站点识别率高达98.31%;下车站点识别模型选取基于出行链识别,因为基于出行链识别的识别率为70%左右,基于乘客出行连续性识别为50%左右.