汽车保险客户流失预测数据集AutomobileInsuranceCustomerChurnPrediction-dutangc
数据来源：互联网公开数据
标签：保险, 客户流失, 预测模型, 风险评估, 汽车保险, 数据分析, 机器学习, 客户行为
数据概述：
该数据集包含汽车保险相关的客户数据，记录了客户的保险购买、续保以及流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含车辆和客户相关信息，可能来源于特定区域或市场。
数据维度：包括客户和保单的多个维度，例如：lapse（是否流失），polholder_age（投保人年龄），polholder_bonusevol（奖励演变），polholder_diffdriver（不同驾驶员），polholder_gender（投保人性别），polholder_job（投保人职业），policy_age（保单年龄），policy_caruse（车辆用途），policy_nbcontract（保单数量），prem_final（最终保费），prem_freqperyear（年缴费频率），prem_last（最近一次保费），prem_market（市场），prem_pure（纯保费），vehicl_age（车辆年龄），vehicl_agepurchase（车辆购买年龄），vehicl_garage（车辆停放地点），vehicl_powerkw（车辆功率），vehicl_region（车辆所在地区）。
数据格式：CSV格式，文件名为playdata-pricelas.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于客户流失预测、保险定价、风险评估等研究。
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：适用于保险行业客户行为分析、流失原因分析、以及预测模型构建等研究。
行业应用：为保险公司提供数据支持，用于客户关系管理、精准营销、风险控制和定价策略优化。
决策支持：支持保险公司制定客户挽留策略，提高客户留存率，优化运营效率。
教育和培训：可作为保险精算、数据分析、机器学习等相关课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助保险公司实现客户价值最大化和风险最小化。
