"英文标题：Insurance Intermediary Customer Demand Matching Algorithm Experiment Database
数据集概述
聚焦保险中介领域，整合客户画像维度与需求匹配算法的实验参数，覆盖保险中介服务场景下的客户特征、保险需求偏好及算法调优参数三大核心模块。
数据按""客户画像-需求标签-算法参数""三维架构组织，覆盖保险中介服务的主要客户群体与主流需求场景，参数体系适配常用的需求匹配算法框架。颗粒度精确至单客户、单需求类别、单算法参数层级，支持算法实验的变量控制与效果验证。数据字段遵循保险中介服务与算法实验的双领域规范，定义明确，可直接用于需求匹配模型的训练与迭代。
该数据集是保险中介优化客户需求匹配效率的核心实验资源。需求匹配的精准度直接影响客户转化、服务满意度与中介业务效率，掌握客户画像特征与算法参数的关联性，对于中介机构优化服务策略、算法团队迭代匹配模型、监管部门研判中介服务质量均具有支撑作用。多维度的参数组合可用于验证不同算法在保险中介场景下的适配性。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
client_demographic_tag：客户 demographic 标签，指客户的年龄、职业、收入层级等人口统计特征，无单位，采用保险中介行业通用分类口径insurance_demand_category：保险需求类别，标识客户的核心保险需求，如寿险、意外险、健康险等，无单位，采用银保监会保险产品分类标准matching_algorithm_type：匹配算法类型，指用于需求匹配的算法框架，如协同过滤、逻辑回归等，无单位，采用机器学习领域通用分类algorithm_parameter_value：算法参数值，指实验中调整的算法参数具体取值，如协同过滤的邻居数量、正则化参数等，单位根据参数类型动态调整（如整数、浮点数）matching_accuracy_rate：匹配准确率，单位百分比，指算法输出的需求匹配结果与客户实际需求的契合度
适用场景
- 保险中介机构测试需求匹配算法效果，优化客户服务推荐策略
- 算法研发团队迭代保险需求匹配模型，提升模型预测精准度
- 保险监管部门分析中介服务匹配效率，研判行业服务质量水平
- 保险高校/研究机构开展保险中介需求匹配算法的学术研究
- 保险科技企业构建保险中介服务数字化转型的技术支撑体系"
