保险客户理赔金额预测数据集InsuranceCustomerClaimAmountPrediction-limbodhiwijaya
数据来源：互联网公开数据
标签：保险, 客户行为, 理赔预测, 风险评估, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 客户画像
数据概述：
该数据集包含保险客户的相关信息，旨在用于预测客户的理赔金额。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户信息快照。
地理范围：数据未明确具体地域，但包含“州”（State）字段，表明数据可能与美国保险市场相关。
数据维度：数据集包含多个客户特征，包括：
客户标识（Customer）
州（State）
是否响应（Response）
保险范围（Coverage）
教育程度（Education）
生效日期（Effective To Date）
就业状态（EmploymentStatus）
性别（Gender）
收入（Income）
地点代码（Location Code）
婚姻状况（Marital Status）
每月汽车保费（Monthly Premium Auto）
距上次理赔月数（Months Since Last Claim）
保单生效月数（Months Since Policy Inception）
未解决的投诉数量（Number of Open Complaints）
保单数量（Number of Policies）
保单类型（Policy Type）
保单（Policy）
续保优惠类型（Renew Offer Type）
销售渠道（Sales Channel）
总理赔金额（Total Claim Amount）
车辆类型（Vehicle Class）
车辆尺寸（Vehicle Size）
数据格式：CSV格式，文件名为insurance_customer_test_regress.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于保险风险评估、客户价值分析和理赔金额预测等应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于保险精算、风险管理等领域的学术研究，例如客户行为与理赔金额的关系分析、不同特征对理赔金额的影响评估等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，用于风险定价、客户细分、欺诈检测等方面，帮助优化保险产品设计和定价策略。
决策支持：支持保险公司进行理赔预测，辅助决策，提升运营效率，降低风险。
教育和培训：作为保险精算、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解保险业务和数据建模方法。
此数据集特别适合用于构建理赔金额预测模型，帮助用户更准确地评估风险，优化保险业务流程。
