法国汽车保险客户分层数据集FrenchMotorThird-PartyLiabilityClaimsDataset-floser
数据来源：互联网公开数据
标签：汽车保险, 客户分层, 风险评估, 机器学习, 预测模型, 客户画像, 数据分割, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含来自法国汽车保险公司的数据，记录了不同保单持有人的相关信息，并根据其风险特征进行了客户分层。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常用于静态分析和模型训练。
地理范围：数据来源于法国汽车保险市场。
数据维度：数据集包含“IDpol”（保单唯一标识符）和“fold”（客户分层标签，用于交叉验证）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为freMTPL2freq_folds.csv，便于数据处理和模型构建。数据已进行脱敏处理，以保护客户隐私。
来源信息：数据集来源于公开的保险风险建模数据集，经过了预处理和整理，适合用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于保险风险评估、客户细分、以及预测建模等领域。
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：适用于保险精算、风险管理和客户关系管理等领域的学术研究，如客户生命周期价值分析、风险因素识别等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，尤其在风险定价、客户细分、个性化营销等方面具有实用价值。
决策支持：支持保险公司制定更精细化的风险管理策略和客户服务策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为保险精算、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解保险业务和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索客户风险与保单特征之间的关系，从而帮助用户实现更精准的风险评估和客户管理。
