医疗保险费用预测分析数据集MedicalInsuranceCostPredictionAnalysis-tajamulkhan
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险, 费用预测, 风险评估, 机器学习, 统计分析, 健康管理, 数据建模, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自医疗保险行业的数据，记录了不同个体的医疗保险相关信息和费用支出情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含“region”字段，可能涵盖多个区域。
数据维度：数据集包括年龄(age)、性别(sex)、身体质量指数(bmi)、子女数量(children)、吸烟情况(smoker)、索赔金额(Claim_Amount)、既往咨询次数(past_consultations)、步数(num_of_steps)、住院支出(Hospital_expenditure)、既往住院次数(NUmber_of_past_hospitalizations)、年收入(Anual_Salary)、地区(region)和保费(charges)等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为new_insurance_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未知，但已进行清洗和整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于医疗保险费用预测、风险评估和客户行为分析。
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、医疗经济学等领域的学术研究，如保费定价模型、健康风险评估等。
行业应用：可以为保险公司、医疗机构等提供数据支持，特别是在客户细分、风险预测、定价策略优化等方面。
决策支持：支持医疗保险行业的风险管理、市场分析和产品开发。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解医疗保险数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响医疗保险费用的关键因素，并构建预测模型，帮助用户优化定价策略、评估风险并提升客户服务质量。
