人寿保险风险预测数据集LifeInsuranceRiskPredictionDataset-dragomirstojanovic
数据来源：互联网公开数据
标签：人寿保险, 风险评估, 机器学习, 数据预测, 医疗健康, 保险行业, 数据挖掘, 风险控制
数据概述：
该数据集包含来自人寿保险领域的客户信息，用于预测客户的风险等级。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，反映了保险公司在特定时间点收集的客户信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为保险行业常见的客户群体。
数据维度：数据集包括多个关键特征，涵盖了客户的产品信息、年龄、身高、体重、BMI指数、就业信息、保险信息、保险历史、家族史、病史、以及各种医疗关键词。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，为保险风险评估研究提供了基础。
该数据集适合用于人寿保险风险预测、客户画像分析和保险产品定价等领域。
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：适用于保险风险评估、客户生命周期价值分析等学术研究，如风险预测模型的构建、不同特征对风险等级的影响分析等。
行业应用：可以为保险公司提供数据支持，特别是在风险评估、定价策略优化、客户细分等方面。
决策支持：支持保险公司在承保决策、理赔管理和产品设计方面的决策制定。
教育和培训：作为保险精算、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解保险行业的风险评估流程。
此数据集特别适合用于探索客户特征与风险等级之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升保险业务的风险管理能力。
