保险公司客户交叉销售车辆保险意愿预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：保险,客户,交叉销售,车辆保险,预测,机器学习,客户行为,市场营销
数据概述：
本数据集包含保险公司客户信息，用于预测客户是否对车辆保险感兴趣。数据涵盖了客户的多种属性，包括人口统计学信息（性别、年龄、地区编码）、车辆信息（车龄、车辆损坏情况）、保单信息（年保费、销售渠道）以及客户与公司的关联时长等。数据集分为训练集（train.csv）和测试集（test.csv），并提供了提交文件的样例（sample_submission_iA3afxn.csv）。
字段说明：
id：客户唯一标识符
Gender：客户性别
Age：客户年龄
Driving_License：客户是否有驾照（0表示无，1表示有）
Region_Code：客户所在地区的编码
Previously_Insured：客户是否已有车辆保险（1表示有，0表示无）
Vehicle_Age：车辆年龄
Vehicle_Damage：客户车辆是否曾受损（1表示是，0表示否）
Annual_Premium：客户每年支付的保费金额
Policy_Sales_Channel：销售渠道的匿名代码
Vintage：客户与公司关联的天数
Response：客户是否对车辆保险感兴趣（1表示感兴趣，0表示不感兴趣）
数据用途概述：
该数据集主要用于构建预测模型，以预测保险公司现有客户是否会购买车辆保险。通过分析客户的各种属性，可以帮助保险公司更好地了解客户需求，优化营销策略，提高销售业绩。具体应用场景包括：客户细分、个性化营销、销售渠道优化、以及评估不同营销策略的有效性。
