保険詐欺データ

コンプライアンスチームは、不正検出の精度と、自動車業界で不正を引き起こす主要な要因に懸念を抱いています。

このデータを使用して、 Minitab Solution Center内のユーティリティの使用方法を示すことができます。

ワークシートの列	説明
claim_number	要求識別子
age_of_driver	ドライバーの年齢
gender	ドライバーの性別: M（オス）またはF（メス）
marital_status	ドライバーの結婚状況: 0または1
safety_rating	安全性評価: 2 - 100
annual_income	ドライバーの年収
high_education	ドライバーの教育ステータス: 0または1
address_change	ドライバーのアドレス変更ステータス: 0または1
property_status	ドライバーは所有していますか、それとも借りていますか
zip_code	郵便番号
claim_date	請求が行われた日付
claim_day_of_week	請求が行われた曜日
accident_site	事故の場所:高速道路、ローカル、駐車場
past_num_of_claims	以前の請求の合計数
witness_present	目撃者が出席した: 0または1
liab_prct	負債の割合: 0 - 100
チャンネル	請求の開始方法:ブローカー、電話、オンライン
police_report	警察の報告書が提出されましたか: 0または1
age_of_vehicle	車両の年齢(年数): 0 -14
vehicle_category	車種:コンパクト、ラージ、ミディアム
vehicle_price	車両の価格
vehicle_color	車両の色
total_claim	請求総額(ドル)
injury_claim	傷害請求額(ドル)
policy deductible	保険契約の控除額のドル単位の金額
annual premium	年間保険料
days open	請求がオープンしている日数
form defects	フォーム上のエラーの数: 0から13
fraud reported	不正行為が報告されたかどうか: Y または N