医疗理赔数据分析数据集MedicalClaimDataAnalysisDataset-asthamodi
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗理赔, 数据分析, 风险评估, 欺诈检测, 保险, 医疗健康, 机器学习, 预后分析
数据概述：
该数据集包含医疗理赔相关数据，记录了不同医疗服务项目的理赔信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2020年和2021年的理赔信息。
地理范围：数据覆盖了多个州，例如NJ（新泽西州）和FL（佛罗里达州）。
数据维度：数据集包括多种理赔相关字段，如理赔是否被拒绝（is_denial）、收费金额（unitCharge）、服务数量（units）、患者年龄（age）、诊断数量（diagnosis_count）、修改代码数量（modifier_count）、CPT代码（cpt_code）、CPT代码描述（cpt_code_description）、患者性别（sex）、州（state）、付款人代码（payer_code）、付款人名称（payer_name）、服务年份（service_year）以及理赔是否通过（is_approved）等。
数据格式：CSV格式，文件名为claimData.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗理赔相关记录，已进行标准化处理。
该数据集适合用于医疗理赔风险评估、欺诈检测、以及医疗服务定价和预后分析等方面的研究。
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、医疗健康管理、医疗经济学等领域的学术研究，例如理赔欺诈行为分析、医疗服务利用率分析、患者预后预测等。
行业应用：可以为保险公司、医疗服务提供商、医疗管理机构等提供数据支持，特别是在理赔风险控制、定价策略优化、服务质量评估等方面。
决策支持：支持医疗机构和保险公司进行风险管理、优化理赔流程、制定更有效的服务策略。
教育和培训：作为医疗数据分析、医疗经济学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗理赔数据分析的实践应用。
此数据集特别适合用于探索医疗理赔相关的风险因素，并构建预测模型，从而帮助用户实现风险控制、欺诈检测等目标。
