人寿保险客户风险评估数据集LifeInsuranceCustomerRiskAssessment-rachit47
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, 机器学习, 数据挖掘, 医疗健康, 产品分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含人寿保险客户的详细信息，用于预测保险申请人的风险等级。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确地域范围，但包含了客户的各种特征，适用于全球范围内的风险评估研究。
数据维度：数据集包括了客户的个人信息、产品信息、保险历史、家族病史、医疗记录以及医疗关键词等，共计128个字段。主要字段包括：
Id：客户唯一标识符。
Product_Info_1至Product_Info_7：产品相关信息。
Ins_Age：被保险人年龄。
Ht, Wt, BMI：身高、体重、身体质量指数。
Employment_Info_1至Employment_Info_6：就业相关信息。
InsuredInfo_1至InsuredInfo_7：被保险人信息。
Insurance_History_1至Insurance_History_9：保险历史信息。
Family_Hist_1至Family_Hist_5：家族病史信息。
Medical_History_1至Medical_History_41：医疗记录。
Medical_Keyword_1至Medical_Keyword_48：医疗关键词。
Response：风险等级（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析与建模。
该数据集适合用于构建风险预测模型，评估客户的风险等级，从而辅助保险公司进行承保决策。
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领域的研究，如风险预测模型构建、影响风险因素分析等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，尤其适用于风险定价、客户细分、产品设计和自动化承保决策等。
决策支持：支持保险公司在承保过程中做出更精准的决策，优化风险管理策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风险管理等相关课程的实训素材，帮助学生理解保险业务和风险评估方法。
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，提升保险业务的效率和准确性。
