保险客户风险评估数据集InsuranceCustomerRiskAssessment-evertonpm
数据来源：互联网公开数据
标签：保险, 客户风险, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 保险预测, 预测建模
数据概述：
该数据集包含保险客户的相关信息，记录了客户的个人特征、保险购买情况、健康状况等，用于客户风险评估和保险定价分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了保险购买及相关行为，时间范围为2023年6月12日至2024年6月12日，涵盖了约一年的时间。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但根据数据字段和内容推测，可能涵盖了多个地区或国家。
数据维度：数据集包括年龄、性别、年收入、婚姻状况、受抚养人数、教育程度、职业、健康评分、居住地、保单类型、历史索赔次数、车辆车龄、信用评分、保险时长、保单开始日期、天数（保单有效天数）、客户反馈、吸烟状况、运动频率、房产类型和保费金额等多个维度。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train2.csv（训练集）和test2.csv（测试集）两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于保险行业的风险评估、客户细分、保费定价和欺诈检测等应用。
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：适用于保险风险评估、客户行为分析、机器学习模型构建等学术研究，例如，客户违约风险预测、保险产品推荐等。
行业应用：可以为保险公司提供数据支持，特别是在风险定价、客户关系管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持保险公司制定更精准的风险管理策略，优化定价模型，提高客户满意度。
教育和培训：作为保险精算、数据分析、机器学习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客户特征与保费、索赔之间的关系，帮助用户优化保险产品定价策略，提升客户风险管理水平。
