보험 사기 데이터

규정 준수 팀은 사기 탐지 정확도와 자동차 산업에서 사기를 유발하는 주요 동인에 대해 우려하고 있습니다.

이 데이터를 Minitab Solution Center사용하여 .

워크시트 열 설명
claim_number 클레임 식별자
age_of_driver 운전자의 나이
gender 운전자의 성별: M or F
marital_status 운전자의 결혼 상태: 0 또는 1
safety_rating 안전 등급: 2 - 100
annual_income 운전자의 연간 수입
high_education 운전자의 교육 상태: 0 또는 1
address_change 드라이버의 주소 변경 상태: 0 또는 1
property_status 운전기사가 소유 또는 임대합니까?
zip_code 우편번호
claim_date 청구가 이루어진 날짜
claim_day_of_week 클레임이 발생한 요일
accident_site 사고 위치 : 고속도로, 지역, 주차장
past_num_of_claims 이전 청구의 총 수
witness_present 증인이 참석했습니까? 0 또는 1
liab_prct 부채 비율: 0 - 100
채널 청구 시작 방법: 브로커, 전화, 온라인
police_report 경찰 보고서가 제출되었습니까? 0 또는 1
age_of_vehicle 차량의 연식(년): 0 -14
vehicle_category 차량 유형 : 소형, 대형, 중형
vehicle_price 차량 가격
vehicle_color 차량의 색상
total_claim 총 청구 금액(달러)
injury_claim 부상 청구 금액(달러)
정책 공제액 보험 공제액의 금액(달러)입니다
annual premium 연간 보험료
days open 청구가 열린 일수
form defects 양식의 오류 수: 0 - 13
fraud reported 사기 행위가 보고되었는지 여부: Y 또는 N

다운로드 insurance_fraud_data.csv