健康与保险欺诈风险分析数据集HealthandInsuranceFraudRiskAnalysisDataset-fatymashaykh
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 保险欺诈, 风险评估, 数据分析, 机器学习, 诊断预测, 事故分析, 汽车保险
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别来自医疗健康和保险理赔领域，记录了与糖尿病诊断和汽车保险理赔相关的信息。主要特征如下：
时间跨度：保险理赔数据包含2006年至2015年的理赔记录，糖尿病数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：保险理赔数据涉及美国多个州（如OH, IN, VA, SC等），糖尿病数据未明确地域范围。
数据维度：
保险理赔数据包括客户信息、保单信息、事故信息、理赔金额、车辆信息和欺诈报告结果等多个维度。
糖尿病数据包括怀孕次数、葡萄糖、血压、皮肤厚度、胰岛素、BMI、糖尿病谱系功能、年龄和诊断结果（是否患有糖尿病）等。
数据格式：CSV格式，包含两个独立文件：insurance_claims.csv和diabetes.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于保险理赔和医疗健康领域，已进行匿名化处理，并包含缺失值。
该数据集适合用于风险评估、欺诈检测、疾病预测和数据建模等多种应用。
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：适用于医疗健康与保险交叉领域的学术研究，如保险欺诈检测、理赔风险评估、糖尿病风险预测等。
行业应用：为保险公司、医疗机构提供数据支持，特别是在理赔流程优化、风险定价、客户画像、疾病早期筛查等方面。
决策支持：支持保险公司和医疗机构的决策制定，包括优化理赔策略、调整风险管理模型、改进健康管理方案等。
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，帮助学生和研究人员深入理解数据驱动的决策过程。
此数据集特别适合用于探索保险理赔欺诈的模式与影响因素，以及糖尿病的早期诊断与风险评估，帮助用户实现风险控制、优化决策、提升预测精度等目标。
