个人健康与保险费预测数据集PersonalHealth-InsurancePremiumPredictionDataset-kinshuksharely
数据来源：互联网公开数据
标签：保险, 医疗健康, 风险评估, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 健康管理, 个人信息
数据概述：
该数据集包含模拟的个人健康信息与对应的保险费用数据，旨在用于保险费用的预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理区域，但包含了不同地区（Region）的样本。
数据维度：数据集包含16个字段，包括年龄（Age）、健康状况（Health_Status）、吸烟情况（Smoker）、生活方式（Lifestyle）、BMI指数（BMI）、慢性病史（Chronic_Conditions）、家族病史（Family_History）、年收入（Annual_Income）、地区（Region）、受抚养人数（Num_Dependents）、既往理赔次数（Previous_Claims）、运动频率（Exercise_Frequency）、胆固醇水平（Cholesterol_Level）、每日平均步数（Daily_Avg_Steps）、饮酒量（Alcohol）、脂肪百分比（Fat_Percentage）和保险费用（Insurance_Premium）。
数据格式：CSV格式，文件名为insurance_dataset.csv，易于导入各种数据分析工具。数据已进行初步的清洗和标准化处理。
该数据集适合用于保险精算、风险评估、个性化保险产品定价以及健康管理相关的研究。
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：可用于研究影响保险费用的各种因素，建立保险费用预测模型，探索健康状况与保险费之间的关系。
行业应用：为保险公司提供数据支持，用于风险评估、客户细分、定价策略制定等，提升运营效率和客户满意度。
决策支持：支持保险公司优化产品设计，制定更合理的定价策略，以及进行市场分析和客户行为预测。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、保险精算等课程的实训素材，帮助学生理解保险定价原理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索个人健康状况、生活习惯等因素对保险费用的影响，并构建预测模型，以实现精准定价和风险控制。
