医疗保险预测分析数据集MedicalInsurancePredictionAnalysis-harshshivhare2505
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险, 健康保险, 预测分析, 机器学习, 风险评估, 客户行为, 数据建模, 医疗费用
数据概述：
该数据集包含来自保险公司或相关机构的医疗保险数据，记录了投保人的个人信息、健康状况、以及医疗费用等相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据，反映了特定时期的医疗保险情况。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但包含“region”字段，可能涵盖多个地区。
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）、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）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。数据中存在缺失值，例如“年收入”和“每日步数”字段。
该数据集适用于医疗保险行业的风险评估、客户行为分析和医疗费用预测。
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：适用于医疗保险领域的学术研究，如影响医疗费用的因素分析、不同地区医疗费用的比较研究等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，特别是在风险定价、客户细分、欺诈检测等方面。
决策支持：支持保险公司优化定价策略、改进客户服务、提升运营效率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解医疗保险相关领域。
此数据集特别适合用于探索影响医疗费用的关键因素，构建预测模型，帮助用户实现风险控制和成本优化。
