健康保险预测分析数据集HealthInsurancePredictionAnalysisDataset-adyvikram
数据来源:互联网公开数据
标签:医疗保险, 预测分析, 健康数据, 风险评估, 机器学习, 数据建模, 客户分析, 医疗费用
数据概述:
该数据集包含个人健康保险相关数据,记录了不同个体的年龄、性别、身体质量指数(BMI)、子女数量、吸烟情况、索赔金额、既往就诊次数、每日步数、住院支出、既往住院次数、年收入、所在地区以及保险费用等信息,旨在用于医疗保险费用的预测和分析。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标示具体时间,可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围:数据未明确标示具体地理区域,但从“region”字段推测可能包含多个地区。
数据维度:数据集包括年龄、性别、BMI、子女数量、吸烟情况、索赔金额、既往就诊次数、每日步数、住院支出、既往住院次数、年收入、所在地区和保险费用等13个字段。
数据格式:CSV格式,文件名为new_insurance_data.csv,方便数据分析和建模。
数据来源于公开数据,已进行标准化处理,以便于后续分析。
该数据集适合用于健康保险费用预测、客户细分、风险评估等相关研究和建模。
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:适用于医疗保险、健康经济学等领域的研究,如预测医疗费用、分析影响保险费用的因素、评估不同人群的健康风险等。
行业应用:为保险公司、医疗机构提供数据支持,用于风险定价、客户管理、理赔分析、制定个性化保险方案等。
决策支持:支持保险公司和相关机构进行决策制定,优化定价策略,提高盈利能力,改善客户服务。
教育和培训:作为数据分析、机器学习、统计学等课程的案例,帮助学生和研究人员理解和应用相关知识。
此数据集特别适合用于探索影响保险费用的关键因素,构建预测模型,优化保险定价策略,提升风险管理水平,并深入理解不同客户群体的健康状况和保险需求。