保险客户行为与风险预测数据集InsuranceCustomerBehaviorandRiskPredictionDataset-tanaygoenka

数据来源：互联网公开数据

标签：保险, 客户行为, 风险预测, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 保险理赔, 预测模型

数据概述：该数据集包含保险公司客户的详细信息，旨在用于客户行为分析和风险预测。主要特征如下：时间跨度：数据涵盖了从2023年到2024年的客户保险相关活动。地理范围：数据未明确标明地理范围，但从字段内容推测可能来源于某个特定区域或国家。数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括客户人口统计学信息（年龄、性别、收入等）、保险相关信息（保单类型、保险期限、理赔记录等）、生活方式（吸烟状况、运动频率等）、车辆信息（车龄）以及信用评分等。此外，还包括日期相关的衍生特征（例如日期的时间编码）。数据格式：数据以CSV格式提供，包含两个文件：new_df_test(2).csv和new_df_train(1).csv，分别代表测试集和训练集，方便模型训练和评估。来源信息：数据来源于互联网公开，已进行初步处理，例如缺失值处理和特征工程。该数据集适合用于保险行业客户行为分析、风险评估、欺诈检测以及个性化产品推荐等。

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：适用于保险风险评估、客户细分、保单定价等方面的学术研究，例如利用机器学习模型预测客户未来理赔的可能性。行业应用：为保险公司提供数据支持，尤其在客户生命周期价值分析、精准营销、风险控制和理赔流程优化等领域。决策支持：支持保险公司在产品设计、定价策略、客户服务等方面做出数据驱动的决策。教育和培训：作为数据科学、机器学习、风险管理等相关课程的实训材料，帮助学生理解保险业务和数据分析方法。此数据集特别适合用于探索客户特征与保险理赔之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化保险业务的各个环节。