保险客户信息与保费预测数据集-2023-chetan0361
数据来源：互联网公开数据
标签：保险,客户数据,保费预测,年龄,性别,收入,婚姻状况,教育水平,职业,健康状况,地理位置,保险类型,理赔记录,车辆年龄,信用评分,保险时长,客户反馈,吸烟状况,锻炼频率,房产类型
数据概述：
本数据集包含超过200,000条记录和20个属性，涵盖了类别型、数值型和文本型数据，模拟了真实数据集中常见的挑战，如缺失值、错误的数据类型和偏斜分布。目标是预测“保费金额”。
数据集中的特征包括：
年龄：被保险人的年龄（数值型）
性别：被保险人的性别（类别型：男性, 女性）
年收入：被保险人的年收入（数值型，有偏斜分布）
婚姻状况：被保险人的婚姻状况（类别型：未婚, 已婚, 曾婚）
子女数量：被保险人的子女数量（数值型，有部分缺失值）
教育水平：被保险人完成的最高教育程度（类别型：中等教育, 大学本科, 研究生, 博士）
职业：被保险人的职业状态（类别型：全职员工, 自由职业者, 目前未工作）
健康评分：表示被保险人健康状况的评分（数值型，有偏斜分布）
地理位置：被保险人的地理位置（类别型：城市, 农村, 城镇）
保险类型：被保险人持有的保险类型（类别型：标准保障, 全面保障, 高额保障）
理赔记录：过去理赔记录的数量（数值型，有部分异常值）
车辆年龄：被保险车辆的年龄（数值型）
信用评分：被保险人的信用评分（数值型，有部分缺失值）
保险时长：保险合同的年数（数值型）
保费金额：目标变量，表示保险费金额（数值型，有偏斜分布）
保险开始日期：保险合同的开始日期（文本型，格式不一致）
客户反馈：客户的简短反馈意见（文本型）
吸烟状况：被保险人的吸烟状况（类别型：吸烟者, 非吸烟者）
锻炼频率：被保险人锻炼的频率（类别型：每天, 经常, 偶尔, 很少）
房产类型：被保险人拥有的房产类型（类别型：独立屋, 公寓, 联排别墅, 住宅）
数据用途概述：
该数据集适用于保险产品定价、客户行为分析、风险评估等多种场景。研究人员可以利用此数据进行数据清洗和预处理练习；保险精算师可以利用此数据进行保费定价模型的构建；市场分析师可以利用此数据进行客户细分和市场趋势分析。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握数据处理和分析的基本技能。
