保险推荐用户行为预测数据集InsuranceRecommendationUserBehaviorPrediction-blessondensil294

保险推荐用户行为预测数据集InsuranceRecommendationUserBehaviorPrediction-blessondensil294

数据来源:互联网公开数据

标签:保险推荐, 用户行为分析, 机器学习, 风险评估, 客户画像, 数据挖掘, 预测模型, 行业应用

数据概述: 该数据集包含来自保险推荐挑战赛的数据,记录了用户的个人信息、加入日期、以及对不同保险产品的潜在偏好。主要特征如下: 时间跨度:数据未明确标注时间范围,但包含加入日期,可用于分析用户行为随时间的变化。 地理范围:数据未限定特定地理区域,可视为适用于多个市场。 数据维度:包括用户ID、加入日期、性别、婚姻状况、出生年份、分支机构代码、职业代码、职业类别代码等用户基本信息,以及一系列保险产品(P5DA, RIBP, 8NN1, 7POT, 66FJ, GYSR, SOP4, RVSZ, PYUQ, LJR9, N2MW, AHXO, BSTQ, FM3X, K6QO, QBOL, JWFN, JZ9D, J9JW, GHYX, ECY3)的预测标签。此外,还有一个SampleSubmission.csv文件,提供了提交格式的示例。 数据格式:主要为CSV格式,分别包含SampleSubmission.csv,Test.csv和Train.csv三个文件,方便数据处理和建模。Data Description.txt文件提供了关于数据的描述。 来源信息:数据来源于保险推荐挑战赛,已进行匿名化处理,但保留了关键的用户属性和预测目标。 该数据集适用于用户行为分析、风险评估和保险产品推荐等领域。

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:适用于保险行业用户行为分析、客户画像构建、以及个性化推荐算法的研究。 行业应用:为保险公司提供数据支持,用于提升推荐系统的准确性、优化产品设计和定价策略,以及改善客户体验。 决策支持:支持保险公司进行市场细分、风险评估和营销策略制定,以提高销售业绩和客户留存率。 教育和培训:作为数据科学和机器学习课程的实训材料,帮助学生和研究人员掌握用户行为分析和预测建模技能。 此数据集特别适合用于探索用户属性与保险产品偏好之间的关系,构建预测模型,从而提升保险推荐的精准度和效率。

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数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
数据集大小 1.26 MiB
最后更新 2025年4月29日
创建于 2025年4月29日
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。