人寿保险客户风险评估数据集LifeInsuranceCustomerRiskAssessment-ithesisart
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, 保险精算, 生物特征, 医疗史, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自人寿保险行业的数据，记录了客户的多种特征，用于评估其潜在的风险等级，并预测其保险响应。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来源于全球范围内的客户。
数据维度：数据集包括客户的基本信息、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、家族病史、医疗史和医疗关键词等多个维度，以及最终的保险响应结果（Response）。
数据格式：CSV格式，文件名为data.csv，包含128个字段，适合用于构建预测模型。
来源信息：数据来源于保险行业，经过匿名化处理，用于风险评估和机器学习建模。
该数据集适合用于人寿保险行业的风险评估、客户画像分析和保险定价模型研究。
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：适用于保险精算、风险管理和机器学习交叉领域的学术研究，如风险预测、客户生命周期价值分析等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，特别是在客户风险评估、保险定价、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持保险公司优化承保策略、提高风险管理效率、改善客户服务。
教育和培训：作为保险精算、风险管理和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解风险评估和预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与保险风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升保险决策的准确性和效率。
