人寿保险客户风险评估数据集LifeInsuranceCustomerRiskAssessment-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, 客户分析, 保险精算, 数据预测, 健康指标, 行业应用
数据概述：
该数据集包含来自Prudential公司的人寿保险客户数据，记录了客户的个人信息、健康状况、保险历史等，用于评估客户的风险等级。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史客户的静态数据。
地理范围：数据未明确标注地域，推测为Prudential公司业务覆盖范围内的客户数据。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖客户的个人信息（如年龄、性别等）、产品信息、健康状况指标（如身高、体重、BMI等）、就业信息、保险历史、家族病史、以及医疗史等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Prudential公司，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于人寿保险行业的风险评估、客户细分和预测分析。
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、生存分析等。
行业应用：可以为保险公司提供数据支持，特别是在客户风险评估、定价策略制定、保险产品设计等方面。
决策支持：支持保险公司进行风险控制、客户关系管理和业务拓展。
教育和培训：作为保险精算、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解人寿保险行业的运作机制和风险评估流程。
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，优化保险产品的定价策略和风险管理水平。
