保险欺诈风险预测数据集InsuranceFraudRiskPredictionDataset-mingye0ng
数据来源：互联网公开数据
标签：保险, 欺诈检测, 风险评估, 机器学习, 分类模型, 风险预测, 数据挖掘, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自保险行业的客户行为和相关风险因素数据，用于预测客户是否可能涉及保险欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内收集的静态数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测数据来源于保险业务相关的特定市场。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了客户的个人信息、保险产品信息、历史索赔记录以及其他可能影响欺诈行为的因素，如ps_ind_01、ps_ind_02_cat、ps_ind_03等，以及目标变量“target”，表示客户是否涉及欺诈。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含目标变量，test.csv用于测试和预测。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，经过了数据清洗和预处理。
该数据集适合用于风险评估、欺诈检测和客户行为分析等领域。
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：适用于保险欺诈检测、风险预测、客户细分等方面的学术研究，如构建欺诈检测模型、分析欺诈行为的驱动因素等。
行业应用：可以为保险公司提供数据支持，特别是在风险管理、索赔审核、定价策略优化等方面。
决策支持：支持保险公司在客户筛选、风险评估、反欺诈策略制定等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索保险欺诈行为的规律与特征，帮助用户构建预测模型、提升风险管理水平。
