医疗保险理赔预测数据集HealthcareInsuranceClaimPrediction-kalpanagarige
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险, 理赔预测, 风险评估, 健康管理, 数据分析, 机器学习, 医疗健康, 成本控制
数据概述：
该数据集包含来自医疗保险相关的数据，记录了个体医疗保险理赔相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地域范围，但包含“southeast”等区域信息，可能来源于特定地区或国家。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：年龄（age）、性别（sex）、身体质量指数（BMI）、子女数量（children）、是否吸烟（smoker）、理赔金额（Claim_Amount）、既往咨询次数（past_consultations）、每日步数（num_of_steps）、住院支出（Hospital_expenditure）、既往住院次数（NUmber_of_past_hospitalizations）、年收入（Anual_Salary）、地区（region）以及保险费用（charges）。
数据格式：CSV格式，文件名为new_insurance_data.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于医疗保险相关公开数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于医疗保险理赔预测、风险评估、成本控制以及健康管理等方面的研究。
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：适用于医疗保险、健康经济学等领域的研究，如理赔额度影响因素分析、风险预测模型构建、医疗成本控制策略研究等。
行业应用：可以为保险公司、健康管理机构提供数据支持，尤其在客户风险评估、定价策略制定、个性化健康管理方案设计等方面。
决策支持：支持保险公司和医疗机构进行数据驱动的决策，优化理赔流程、提高服务质量、降低运营成本。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、医疗保险等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗保险相关的实际问题。
此数据集特别适合用于探索个体特征与医疗费用之间的关系，预测未来理赔金额，从而帮助用户优化风险管理和决策制定。
