2021年印度尼西亚国家健康保险欺诈检测数据集BPJSKesehatanHackathon2021FraudDetectionDataset-bagusbpg
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险，欺诈检测，数据集，机器学习，风险评估，数据挖掘，健康医疗，印度尼西亚
数据概述： 该数据集来源于2021年印度尼西亚国家健康保险（BPJS Kesehatan）黑客松，旨在促进医疗保险欺诈检测的研究与应用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据主要覆盖印度尼西亚的医疗保险体系。
数据维度：数据集包括患者信息，医疗记录，索赔数据，诊断信息，治疗信息，医院信息等，以及欺诈标签。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV等，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于BPJS Kesehatan黑客松比赛，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于医疗保险欺诈检测，风险评估，机器学习模型构建等领域的研究，特别是在识别欺诈性索赔，优化医疗保险系统方面具有重要价值。
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：适用于医疗保险欺诈检测，异常检测，风险评估等学术研究，如欺诈行为模式分析，欺诈预测模型构建等。
行业应用：可以为保险公司，医疗机构和政府部门提供数据支持，特别是在优化索赔流程，降低医疗欺诈风险等方面。
决策支持：支持医疗保险系统的风险管理和决策制定，帮助优化保险策略，减少损失。
教育和培训：作为数据科学，机器学习，医疗健康等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗保险欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索医疗保险欺诈行为的规律与特征，帮助用户构建有效的欺诈检测模型，提高医疗保险系统的效率和公平性。
