健康保险销售线索预测数据集-客户行为分析-时间未知
数据来源：互联网公开数据
标签：健康保险,客户行为,销售线索,预测,人口统计,保险产品,机器学习,金融服务,市场营销
数据概述：
本数据集旨在预测客户对健康保险产品的兴趣，为金融服务公司FinMan提供支持。数据集包含了客户的多种属性信息，包括人口统计学特征（如城市、年龄、地区等）、客户已持有的保险信息，以及推荐的保险产品信息。目标是根据这些信息预测客户是否会对推荐的健康保险产品表现出兴趣，从而帮助公司更有效地进行交叉销售。
数据集包含以下字段：
ID：唯一标识符
City_Code：客户所在城市的编码
Region_Code：客户所在地区的编码
Accomodation_Type：客户的居住类型（自有或租赁）
Reco_Insurance_Type：推荐保险的类型（个人或联合）
Upper_Age：客户的最大年龄
Lower_Age：客户的最小年龄
Is_Spouse：客户是否有配偶
NaN：联合保险情况下，可能存在缺失值
Health_Indicator：客户的健康状况编码
Holding_Policy_Duration：客户持有现有保单的年限
Holding_Policy_Type：现有保单的类型
Reco_Policy_Cat：推荐健康保险的编码
Reco_Policy_Premium：推荐健康保险的年保费（印度卢比）
Response (Target)：目标变量，表示客户是否对推荐的保险感兴趣（0表示未感兴趣，1表示感兴趣）
数据用途概述：
该数据集可用于构建预测模型，以识别可能对健康保险产品感兴趣的客户，从而提高销售效率。具体应用场景包括：
销售线索生成：根据预测结果筛选出潜在客户，优先联系。
市场营销策略优化：根据客户特征定制营销活动，提高转化率。
产品推荐系统：改进产品推荐算法，提升用户体验。
风险评估：分析客户的购买意愿，辅助风险管理。
数据分析与研究：深入研究客户行为与保险产品之间的关系，为产品设计和市场策略提供数据支持。
