医疗保险费用预测数据集MedicalInsuranceCostPrediction-pulugamhunnysumanth
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险, 保险费用, 健康数据, 预测模型, 机器学习, 风险评估, 医疗健康, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自Medibuddy的数据，记录了医疗保险相关的个人信息和保险费用。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间段的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为印度或其他提供Medibuddy服务的地区。
数据维度：数据集包括“Policy no”（保单号）、“age”（年龄）、“sex”（性别）、“bmi”（身体质量指数）和“charges in INR”（以印度卢比计价的保险费用）等字段。
数据格式：数据以CSV和XLSX两种格式提供，便于数据分析和处理。其中，CSV文件包含了结构化数据，易于导入到各种数据分析工具中。
来源信息：数据来源于Medibuddy，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于健康保险费用预测、风险评估和数据建模等领域。
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：适用于医疗健康和保险领域的学术研究，如保险费用影响因素分析、风险预测模型构建等。
行业应用：可以为保险公司和健康管理机构提供数据支持，尤其是在定价策略、风险管理和个性化保险产品设计方面。
决策支持：支持保险公司和医疗机构的决策制定，如优化保险费率、提升客户服务水平等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和医疗健康管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解保险费用预测和相关数据分析技术。
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，帮助用户优化决策和提升预测精度。
