索赔欺诈检测数据集ClaimFraudDetectionDataset-somayyehgholami
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 保险索赔, 数据分析, 二分类, 风险评估, 机器学习, 异常检测, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自保险索赔的数据，记录了索赔事件的标识符（ID）及其对应的索赔状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用欺诈检测模型训练。
数据维度：数据集包括两个字段，分别是“id”（索赔事件的唯一标识符）和“claim”（索赔状态，具体含义未知，可能代表索赔是否有效、索赔金额等）。
数据格式：CSV格式，文件名为TPS9_81822.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于索赔相关记录，具体来源未公开。该数据集适合用于欺诈检测模型的构建与测试。
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：适用于保险欺诈检测、风险评估等相关领域的学术研究。
行业应用：为保险公司提供数据支持，用于构建欺诈检测系统，降低欺诈风险。
决策支持：支持保险公司进行风险管理和索赔审核，优化审核流程。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测原理。
此数据集特别适合用于探索索赔数据中的异常模式，并构建预测模型，以提高欺诈识别的准确性和效率。
