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保险业用户信息数据集

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简介：
本数据集汇集了大量保险行业用户的详细信息，旨在为研究和开发提供支持。它包括个人特征、保单详情及行为模式等多维度的数据，适用于数据分析与模型构建，助力精准营销与风险管理策略优化。 保险公司用户信息数据集包含用户的详细资料，用于分析和改进保险服务。

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  • 保险业用户信息数据集
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    本数据集汇集了大量保险行业用户的详细信息，旨在为研究和开发提供支持。它包括个人特征、保单详情及行为模式等多维度的数据，适用于数据分析与模型构建，助力精准营销与风险管理策略优化。 保险公司用户信息数据集包含用户的详细资料，用于分析和改进保险服务。
     
  • 农业保险相关数据集.zip
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    本资料集包含各类农业保险的相关数据，涵盖保险种类、参保农户信息、农作物受灾情况及赔付记录等详细内容。适合研究与分析农业保险领域的专业人士使用。 农业保险数据集.zip
     
  • 保险索赔数据集 - 数据集
    优质
    保险索赔数据集包含大量详细的保险索赔记录，涵盖各类事故和案件详情。此数据集为研究人员及保险公司提供宝贵资源，用于分析趋势、优化风险评估及改善理赔流程。 该数据集包含保险索赔相关信息。其中包括两个文件：bene_file.csv 和 Inpatient_Claim.csv。
     
  • 关于信用卡客户的风险数据集
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    本数据集聚焦于信用卡客户的信用风险评估，包含多维度信息如信用历史、还款行为等，旨在帮助金融机构优化风险管理策略。 信用卡客户风险的数据集包含了用于评估信用卡用户潜在风险的各种信息。此数据集旨在帮助金融机构更好地理解和预测客户的信用行为，从而有效管理信贷风险。
     
  • 保险业数据仓库PDF
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    本书《保险业数据仓库》是一本深入探讨保险公司如何构建和利用数据仓库来优化运营与决策的专业书籍。通过详细案例和技术分析，为从业者提供宝贵的实践指导和理论支持。 这是一款关于保险行业数据仓库的PDF文档，在日常工作生活中可以用于学习、参考和借鉴。对于对保险行业数据仓库感兴趣的朋友来说，这是一个很好的参考资料，并且具有较高的参考价值。如果有兴趣的话，建议下载阅读一下。
     
  • 保险业数据分析.pdf
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    本PDF文档深入探讨了数据在现代保险行业中的应用，分析如何通过大数据技术优化风险评估、客户管理及产品开发策略。适合从业者和研究者参考学习。 保险行业数据分析完整流程： 一、业务背景 1. 业务环境 宏观：中国是全球第二大保险市场，在保险密度方面与世界平均水平仍有差距。 业界：2018年保费规模达38万亿元，同比增长不足4%，过去“短平快”的发展模式已无法适应新时代的发展需求。行业及用户面临长期难以解决的痛点，限制了行业发展。 社会：互联网经济的发展为保险业带来了新的增长点，并且随着网民数量的增加和行为习惯的变化，需要通过互联网方式触达客户。当前科技不断应用于保险领域，“互联网保险”与“保险科技”的概念高度融合。 中国保险市场持续快速增长。根据保监会数据，2011年至2018年期间全国保费收入从1.4万亿元增长至3.8万亿元，复合增长率高达17.2%；2014年中国保费突破两万亿成为全球第三大新兴保险市场；到了2016年整体保费超过三万亿超越日本成为第二大保险市场。预计到2019年底中国保费收入有望达到四万亿元。 2. 发展现状 受行业结构调整影响，互联网保险发展面临挑战，2018年全年保费规模基本持平于上年为1889亿元；尽管健康险增长迅猛（同比增长达108%），主要是由于短期医疗险推动。目前专业互联网保险公司数量增加迅速但高昂的固定成本和渠道费用导致其盈利问题凸显，在当前背景下经营渠道建设及科技输出成为未来突破方向，销售渠道以第三方平台为主、官网为辅。 3. 发展趋势 随着新进入者增多市场竞争加剧，最终保险企业与第三方平台深度合作将成为常态。前沿技术不断应用于行业，“互联网保险”和“保险科技”的概念将高度融合。 4. 衡量指标 5. 业务目标：针对保险公司健康险产品用户群体绘制画像，并进行精准营销推广活动。 二、案例数据 1. 数据来源：美国某长期合作的保险公司推出了一款新的医疗附加险，主要面向65岁以上人群销售。 2. 产品介绍：此新推出的医疗保险主要是为老年人提供额外保障，销售渠道是通过直邮方式直接寄送给潜在客户。 3. 商业目的：为了给该公司的健康保险产品制定用户画像并找出最具购买倾向的群体以进行针对性营销推广活动。 4. 数据介绍 本次案例数据包含76个字段。根据业务需求，在处理这些原始数据时需要先按照类别对它们归类整理，以便于后续分析。 三、Python代码实现 了解样本数量与特征数目等基本信息： ```python import numpy as np import pandas as pd warnings.filterwarnings(ignore) df = pd.read_csv(rD:\liwork\a\data\ma_resp_data_temp.csv) pd.set_option(max_columns, 100) # 显示最多100列数据 print(df.head()) print(df.shape) df.info() ``` 统计基本信息、空值数量： ```python # 将id字段转换为对象类型 df[KBM_INDV_ID] = df[KBM_INDV_ID].astype(object) # 获取各特征的数据类型及描述性统计信息并输出至Excel文件中保存 describe = df.describe().T describe.to_excel(output/describe_var.xlsx) # 统计空值数量 print(len(df.columns)) # 空值的列数 print(len(df.columns) - df.dropna(axis=1).shape[1]) # 实际非空列的数量 NA = df.isnull().sum() print(NA) NA = NA.reset_index() ```
     
  • 德国信用风险数据集
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    《德国信用风险数据集》是一个公开的数据集合，包含大量关于个人信用历史的信息。该资源主要用于训练和评估机器学习模型在信贷风险管理中的应用能力。 信用分类。使用german_credit_data.csv数据集进行相关分析和建模。
     
  • 保险QA语料库-中文版：适用于聊天机器人的保险行业数据集
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    本数据集为中文保险问答资料库，专为训练聊天机器人设计，涵盖广泛保险相关问题与答案，助力提升智能客服在保险领域的服务水平。 我查看了您的项目后认为这份数据非常适合用于保险领域的中文问答研究。对于某些问题的翻译很准确，但在扩展长度的答案翻译上有些不连贯的问题出现。总体而言，关键字信息大体正确。 该作品出自华东师范大学，并使用中国东部师范大学提供的绝对基线模型进行训练：最小批量大小为100，隐藏层设置为[100, 50]，学习率为0.0001。经过25个纪元、共计36400步的训练后，精度达到0.9031，成本值为1.056221。 我们用Python语言运行了一个非常简单的网络作为基准模型：python3 deep_qa_1/network
     
  • 信用风险的数据分类集
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    本数据集专注于信用风险管理，涵盖多种关键变量及其与信贷违约的相关性分析，为金融模型构建和预测提供坚实基础。 客户是否有风险？ 数据描述： 这些数据包含客户的交易记录及人口统计信息，并展示了其持有特定银行产品的高风险或低风险属性。 内容范围： 该数据集规模较小，适合初学者进行机器学习和统计建模概念的实践与实验。 具体的数据文件包括： - payment_data.csv：客户卡支付的历史记录。 - id: 客户ID - Ovdt1, Ovd t2, Ovdt3: 分别表示逾期类型1、逾期类型2及逾期时间数类型3 - 总OVD：总逾期天数 - 正常付款产品编号：信用额度，产品更新日期，账户更新日期等信息 - customer_data.csv： - 包含已编码的客户人口统计数据和类别属性。 - 类别功能包括fea1, fea3, fea5, fea6, fea7以及fea9 - 标签为0表示低信用风险，标签为1则代表高信用风险。