房屋保险客户理赔预测数据集-nessimmbarek
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋保险,理赔预测,风险评估,保险行业,客户数据,建筑物特征,机器学习
数据概述：
本数据集旨在为保险公司提供用于个性化房屋保险合同提案的预测模型。数据集“train_insurance.csv”包含了5012个观测值，描述了房屋保险客户的12个特征属性和一个目标变量“claim”。数据涵盖了建筑物的各种属性，包括建筑物的地理位置、建筑类型、建筑尺寸以及客户的其他相关信息。
数据字段定义如下：
* Customer Id：客户的唯一标识符
* YearOfObservation：建筑物状况的观测年份
* Insured_Period：保险期限（1：1年，0.5：6个月）
* Residential：建筑物是否为住宅（1：是，0：否）
* Building_Painted：建筑物是否被粉刷过（N：是，V：否）
* Building_Fenced：建筑物是否被围栏围住（N：是，V：否）
* Garden：建筑物是否有花园（V：是，O：否）
* Settlement：建筑物所在区域（R：乡村地区，U：城市地区）
* Building Dimension：建筑物的尺寸，单位为平方米
* Building_Type：建筑物的类型（'Fire-resistive', 'Non-combustible', 'Ordinary', 'Wood-framed'）
* Geo Code：被保险建筑物的地理编码
* Claim：目标变量，表示在保险期间建筑物是否发生过理赔（yes：发生过理赔，no：未发生理赔）
数据用途概述：
该数据集主要用于构建预测模型，以预测建筑物在保险期间是否会发生理赔。保险公司可以利用该模型进行风险评估、个性化定价、客户细分等应用。具体而言，该数据集可用于：
- 开发机器学习模型，预测房屋理赔的概率。
- 分析不同建筑物特征与理赔发生之间的关系。
- 优化保险产品的定价策略。
- 提高保险公司的风险管理能力。
- 支持保险行业的学术研究。
