保险推荐预测数据集InsuranceRecommendationPrediction-vinayharyan
数据来源：互联网公开数据
标签：保险推荐, 客户画像, 预测模型, 风险评估, 机器学习, 商业分析, 保险行业, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自保险行业的客户信息和保险推荐结果，用于构建保险推荐预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含城市代码和区域代码，推测可能来自特定国家或地区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如客户ID、城市代码、区域代码、居住类型、推荐保险类型、年龄范围、是否有配偶、健康指标、持有保单时长、持有保单类型、推荐保单类别和推荐保费。
数据格式：CSV格式，包含train_Df64byy.csv（训练集）、test_YCcRUnU.csv（测试集）和sample_submission_QrCyCoT.csv（提交样例）三个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于保险行业，旨在为保险公司提供客户推荐和风险评估方面的支持。
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：适用于保险推荐算法、客户细分和风险评估等方面的学术研究。
行业应用：为保险公司提供数据支持，尤其在客户画像、个性化推荐、产品定价和风险控制方面。
决策支持：支持保险公司优化营销策略、提升客户满意度和增加销售额。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和保险精算等相关课程的实训材料。
此数据集特别适合用于探索客户特征与保险推荐之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化保险产品的个性化推荐策略。
