人寿保险客户风险评估数据集LifeInsuranceCustomerRiskAssessment-hyoungjunryoo
数据来源：互联网公开数据
标签：人寿保险, 风险评估, 客户画像, 保险预测, 机器学习, 数据分析, 客户健康, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自保险行业的数据，记录了客户的个人信息、健康状况、保险历史和家庭病史等，用于人寿保险客户的风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，用于构建预测模型。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于构建通用的风险评估模型。
数据维度：包括客户的ID、产品信息、个人信息、健康指标、保险历史、家庭病史等多个维度的数据，例如：
产品信息 (Product_Info_1 - Product_Info_7)
个人信息 (Ins_Age, Ht, Wt, BMI)
就业信息 (Employment_Info_1 - Employment_Info_6)
保险信息 (InsuredInfo_1 - InsuredInfo_7)
保险历史 (Insurance_History_1 - Insurance_History_5, Insurance_History_7 - Insurance_History_9)
家庭病史 (Family_Hist_1 - Family_Hist_5)
医疗历史 (Medical_History_1 - Medical_History_9)
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型构建。
该数据集适用于风险评估、保险定价、客户细分等多种应用场景。
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：适用于保险精算学、风险管理、机器学习等领域的学术研究，如客户风险预测、生存分析、风险因素分析等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，用于改进风险评估模型、优化定价策略、提升客户服务质量等。
决策支持：支持保险行业在承保、理赔、产品设计等方面的决策制定，实现更精准的风险控制和业务拓展。
教育和培训：作为保险精算、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和从业者深入理解风险评估在保险业务中的应用。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估客户的风险等级，并根据风险等级进行差异化的保险定价和产品推荐。
