Conjuntos de dados

Conjunto de dados sobre seguros

Name: Bright Data
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Os dados de diversas fontes, como sinistros de saúde, dados demográficos dos tomadores de seguros, avaliações de risco e tabelas atuariais, são cruciais para as empresas preverem riscos, compreenderem as necessidades dos clientes e tomarem decisões de subscrição baseadas em dados

Disponível como um conjunto de dados personalizado
Explore todos os principais pontos de dados públicos de seguros
Dados exatos sobre seguros na ponta dos dedos

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Pontos de dados sobre seguros

Criaremos um conjunto de dados de seguros com base nas suas necessidades. Os conjuntos de dados de seguros podem incluir estatísticas gerais de sinistros, dados de saúde pública, tendências demográficas, valores de propriedade, relatórios de acidentes com veículos, riscos específicos do sector e alterações regulamentares.

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Conjuntos de Dados Recém-Raspados

Inscreva-se em um feed de dados para novos registros ou atualizações

Validação de Dados Abrangente

Beneficie-se de uma rigorosa validação de dados para precisão e confiabilidade

Coleta de Dados Gerenciada

Desfrute de gerenciamento de coleta de dados com zero esforço

Integração de API Perfeita

Simplifique as operações com fácil acesso aos dados via API

Como é que as empresas utilizam os conjuntos de dados de Insurance

Análise do mercado

Efetue avaliações de risco e análises de mercado utilizando conjuntos de dados sobre seguros. Os padrões de dados demográficos e as taxas de incidência do sector ajudam as seguradoras a aperfeiçoar os modelos de risco e a determinar as necessidades de seguro dos diferentes segmentos de mercado, permitindo-lhes adaptar e fixar o preço dos produtos em conformidade.

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Avaliação comparativa

A análise de conjuntos de dados de seguros permite às empresas comparar os seus produtos com os dos seus concorrentes, identificar áreas de diferenciação e compreender a quota de mercado. Uma empresa pode identificar a sua proposta de venda única e as áreas de diferenciação, analisando as suas ofertas de apólices, estruturas de prémios, limitações de cobertura e índices de satisfação dos clientes.

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Prever o risco

As empresas podem desenvolver algoritmos que prevejam o risco com maior precisão, analisando sinistros anteriores, dados demográficos dos tomadores de seguros e fatores de risco. Com esta abordagem baseada em dados, os processos de subscrição podem ser significativamente acelerados, os custos podem ser reduzidos e a satisfação do cliente pode ser melhorada.

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