医疗健康保险欺诈检测数据集HealthcareInsuranceFraudDetectionDataset-fathimathfathima
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保险，欺诈检测，数据集，图数据库，机器学习，数据挖掘，医疗分析，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自医疗健康保险行业的欺诈检测数据，记录了医疗保险索赔和欺诈行为的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的医疗保险系统，主要集中在北美和欧洲。
数据维度：数据集包括索赔编号，患者信息，医疗服务提供商，服务类型，索赔金额，支付日期，欺诈标签等变量。还包括与欺诈相关的其他特征，如重复索赔，异常支付等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医疗保险行业报告和研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗保险欺诈检测，数据挖掘，机器学习等领域，特别是在图数据库应用，异常检测和欺诈识别任务中具有重要价值。
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：适用于医疗保险欺诈检测，异常行为分析等学术研究，如欺诈模式的识别，保险系统漏洞分析等。
行业应用：可以为医疗保险行业提供数据支持，特别是在欺诈检测，风险管理，保险政策优化方面。
决策支持：支持医疗保险公司的欺诈检测和风险控制，帮助制定更有效的反欺诈策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和图数据库课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解欺诈检测，图数据库应用等技术。
此数据集特别适合用于探索医疗保险欺诈的规律与趋势，帮助用户实现高风险索赔的识别和预防，优化保险系统的风险控制和管理。
