医疗保险费用预测数据集HealthcareInsuranceCostPredictionDataset-ayadav9211
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险, 费用预测, 机器学习, 风险评估, 保险精算, 数据分析, 预测模型, 客户画像
数据概述：
该数据集包含医疗保险客户的相关信息，记录了影响医疗费用的多种因素，适用于医疗费用预测、风险评估等分析任务。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：数据未明确标明具体地理区域，但包含“region”字段，表明可能涵盖多个地区。
数据维度：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）、以及医疗费用（charges）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为new_insurance_data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于医疗保险费用预测、客户细分、风险因素分析等研究。
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：适用于医疗保险、健康经济学领域的学术研究，如费用预测模型的构建、不同因素对医疗费用的影响分析等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，用于风险评估、定价策略制定、客户画像分析等。
决策支持：支持医疗机构和保险公司进行成本控制、资源优化和个性化服务。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，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医疗费用与年龄、健康状况、生活习惯等因素之间的关系，从而优化保险产品设计，提高预测精度。
