保险理赔欺诈检测数据集InsuranceClaimFraudDetection-somayyehgholami
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 保险理赔, 数据分析, 风险控制, 机器学习, 异常检测, 行为分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含保险理赔相关数据，记录了理赔申请的标识符及其对应的理赔状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于一般性保险理赔欺诈分析。
数据维度：包括“id”（理赔申请的唯一标识符）和“claim”（理赔状态，具体含义未明确，可能为理赔金额、理赔类型或欺诈标识）。
数据格式：CSV格式，文件名为“TPS9_81824.csv”，便于数据分析和处理。数据已进行脱敏处理，仅保留关键标识符。
该数据集适用于保险理赔欺诈检测，以及相关的风险评估和模型构建。
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：适用于保险行业欺诈检测相关的学术研究，如异常理赔模式识别、欺诈行为预测等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，用于改进理赔流程、优化风险控制策略和降低欺诈损失。
决策支持：支持保险公司进行风险评估、制定风控策略，并优化理赔审核流程。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解保险欺诈检测的实践方法。
此数据集特别适合用于探索理赔申请与欺诈行为之间的关联，帮助用户构建欺诈检测模型，提高理赔审核效率。
