医疗保险费用预测数据集MedicalInsuranceCostPredictionDataset-mitultank
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险, 费用预测, 健康数据, 机器学习, 回归分析, 风险评估, 人口统计, 数据分析
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及其产生的医疗费用。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的医疗保险数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了不同地区的保险客户信息。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括年龄（age）、性别（sex）、身体质量指数（bmi）、子女数量（children）、是否吸烟（smoker）、索赔金额（Claim_Amount）、既往咨询次数（past_consultations）、每日步数（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）以及保险费用（charges）。
数据格式：CSV格式，文件名为new_insurance_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和清洗，确保数据质量。
该数据集适合用于医疗保险费用预测、风险评估以及客户行为分析。
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：适用于医疗保险、健康经济学等领域的学术研究，如预测医疗费用、分析影响费用的关键因素等。
行业应用：可以为保险公司提供数据支持，用于风险评估、定价策略制定、客户细分等。
决策支持：支持医疗健康领域的政策制定和资源分配，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗保险数据分析。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索不同因素对医疗费用的影响，从而帮助用户优化保险策略、提高预测准确性。
