车辆保险客户生命周期价值预测数据集2021-junglisher
数据来源：互联网公开数据
标签：车辆保险,客户生命周期价值,数据清理,特征选择,VIF,相关系数,机器学习,预测
数据概述：
本数据集包含根据客户车辆和保险类型记录的多种特征信息。数据集的主要目标是增加客户生命周期价值（CLV），即CLV是目标变量。该数据集已经相对干净，仅包含少量异常值，这些异常值已被移除。移除异常值是为了避免对统计分析产生扭曲，防止其违反假设条件。为了选择重要的特征，使用了方差膨胀因子（VIF）和相关系数进行特征选择。方差膨胀因子用于衡量多重回归中预测变量之间的共线性，相关系数用于评估变量之间的线性关系。此外，还对数据进行了对数变换和归一化处理，以提高许多机器学习算法的性能和收敛速度。数据集中应用了多种机器学习算法进行预测，各算法的准确率已在相关文档中列出。
数据用途概述：
该数据集适用于客户生命周期价值预测、车辆保险产品优化、风险评估等多种场景。业务分析师可以通过此数据集更好地理解客户需求，优化保险产品设计；研究人员可以利用此数据集进行机器学习算法的比较和验证；保险公司在制定客户策略时可以参考此数据集以提高客户满意度和忠诚度。数据集为提升客户生命周期价值提供了有力的数据支持。
