保险理赔数据分析数据集-2015-2018-rishikumarrajvansh
数据来源：互联网公开数据
标签：保险,理赔,客户,索赔,欺诈,数据分析,客户画像,风险评估,时间序列,人口统计
数据概述：
本数据集整合了保险理赔相关数据，涵盖了2015年至2018年期间的客户信息和理赔记录。数据集由两个主要来源数据文件合并而成：claims_data.csv 包含理赔事件的详细信息，如理赔金额、事故原因、受伤类型等；cust_data.csv 包含客户的个人信息，如年龄、性别、居住地等。通过客户ID将两个数据集关联起来，构建了360度客户画像，为深入分析提供了基础。
数据经过预处理，包括：
- 数据类型审核与修正：检查并纠正了数据类型的不匹配，确保数据分析的准确性。
- 理赔金额转换：将理赔金额转换为数值型，以进行计算。
- 未报告警察的理赔事件标识：创建了警报标记（1，0）以标识未向警方报告的理赔事件。
- 客户记录去重：基于客户ID保留了最新的客户信息，并删除了重复记录。
- 缺失值处理：使用均值填充连续变量的缺失值，使用众数填充分类变量的缺失值。
- 客户年龄计算与分段：根据客户的出生日期计算年龄，并将其划分为不同的年龄段（儿童、青年、成年、老年）。
数据包含了理赔金额、事故原因、受伤类型、客户年龄、性别、居住地等关键字段，为多方面的分析提供了支持。
数据用途概述：
该数据集可用于多种保险业务相关的分析，包括：
- 客户细分：根据年龄、性别等特征进行客户细分，以便制定有针对性的营销策略。
- 风险评估：分析不同年龄段、性别的客户的理赔风险，帮助保险公司进行定价和风险控制。
- 欺诈检测：识别潜在的欺诈行为，并通过建立欺诈模型来降低欺诈风险。
- 理赔趋势分析：分析不同时间段、不同事故原因的理赔趋势，为业务决策提供依据。
- 产品优化：根据客户需求和理赔数据，优化保险产品和服务。
- 政策制定：为保险监管机构提供数据支持，以制定更合理的行业政策。
