保险产品推荐数据分析数据集InsuranceProductRecommendationDataAnalysis-heng13
数据来源：互联网公开数据
标签：保险, 产品推荐, 风险评估, 客户画像, 保险精算, 机器学习, 数据分析, 金融科技
数据概述：
该数据集包含来自保险行业的数据，记录了客户的保险产品推荐信息，用于分析保险产品推荐的特征和规律。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年3月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含澳大利亚的州（例如VIC）信息，推测可能与澳大利亚市场相关。
数据维度：数据集包括推荐ID、请求ID、日期、备选方案、承保人、产品包、时间、是否使用Super、RolloverTaxRebate、佣金结构、LifeId、年龄、性别、吸烟状况、居住州、年收入、职业、是否自雇、Life、TPD、Trauma、IP、BE、Severity、LifeCoverAmount、TPDCoverAmount、TraumaCoverAmount、IPCoverAmount、BECoverAmount、SeverityCoverAmount、PremiumFrequency、Premium、AnnualisedPremium、InsideSuperPremium、OutsideSuperPremium、AdviserID、IndexationRate、ExternalRef等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为A3_Dataset_2023.csv，便于数据分析和建模处理。
数据来源：数据来源于保险行业内部系统，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于风险评估、客户画像分析、保险产品推荐模型构建等。
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：适用于保险精算、金融风险管理等领域的学术研究，如保险产品定价、客户价值分析、推荐系统优化等。
行业应用：可以为保险公司提供数据支持，特别是在个性化产品推荐、客户生命周期管理、风险控制等领域。
决策支持：支持保险公司制定营销策略、优化产品组合、提高客户满意度。
教育和培训：作为金融、保险、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解保险行业。
此数据集特别适合用于探索保险产品推荐的规律与趋势，帮助用户实现优化产品推荐、提高销售转化率等目标。
