普信人寿保险风险评估数据集PrudentialLifeInsuranceAssessmentDataset-dragomirstojanovic
数据来源：互联网公开数据
标签：保险业，风险评估，数据集，机器学习，数据分析，金融科技，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自普信人寿保险公司的保险申请数据，记录了客户的基本信息，健康状况，生活习惯及保险申请结果等。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2016年。
地理范围：数据覆盖了多个地区的保险申请人，具体包括不同城市和国家的申请人信息。
数据维度：数据集包括申请人的年龄，性别，体重，身高，血压，胆固醇水平，吸烟史，饮酒史，运动频率等健康信息，以及职业，教育水平，收入水平等社会经济信息。还包括保险申请的最终评级结果。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于普信人寿保险公司的公开竞赛数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于保险风险评估，机器学习建模，数据挖掘等领域的应用，尤其在信用评分，风险评估及客户细分等方面具有重要价值。
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：适用于保险风险评估，客户特征分析，健康与生活方式研究等学术研究，如保险申请人的健康风险因素分析，保险评级的影响因素研究等。
行业应用：可以为保险行业提供数据支持，特别是在风险评估，定价策略，产品设计等方面。
决策支持：支持保险公司的风险评估和决策制定，帮助保险公司制定科学的保险定价和承保策略。
教育和培训：作为金融科技，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解风险评估，信用评分及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索保险风险评估的规律与趋势，帮助用户实现准确的保险评级预测，优化保险产品设计，提高风险管理效率，促进保险行业的科学决策。
