保险索赔案件分析与假设检验数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：保险索赔, 风险评估, 假设检验, 数据分析, 欺诈检测, 索赔金额, 客户行为, 索赔类型
数据概述：
本数据集包含了保险索赔案件的详细信息，旨在用于假设检验、索赔结果预测和分析等研究。数据集由两个主要文件构成：claims.csv 和 cust_demographics.csv。claims.csv 文件包含了索赔案件的核心数据，cust_demographics.csv 文件提供了关于客户的人口统计学信息。
claims.csv 文件包含以下字段：
claim_id：每个索赔案件的唯一标识符。customer_id：提出索赔的客户的唯一标识符。incident_cause：导致索赔的事件的简短描述。claim_date：索赔提交的日期（例如，2018-01-15）。claim_area：索赔的类别（例如，汽车、房屋）。police_report：事件是否已向警方报告的标志。claim_type：索赔的子类别（例如，仅材料损失，仅人身伤害）。claim_amount：索赔的总金额（例如，$3000）。total_policy_claims：客户针对特定保险单提出的索赔总数。fraudulent：标识索赔真实性的标志，用于欺诈检测。
cust_demographics.csv 文件包含提出保险索赔的客户的人口统计学信息。
数据用途概述：
该数据集适用于多种分析场景，包括但不限于：索赔欺诈检测、风险评估、索赔金额预测、索赔类型分析、客户行为分析、假设检验（例如，不同索赔类型索赔金额的差异分析）、以及保险产品定价策略研究等。研究人员可以使用此数据来构建预测模型，识别高风险客户，优化索赔处理流程，并改进保险公司的运营效率。
