肥胖风险评估数据集ObesityRiskAssessmentDataset-aparnasingh02
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 风险评估, 营养, 生活方式, 机器学习, 数据分析, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的个人健康数据，记录了与肥胖风险相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的横截面数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容反映了普遍的健康与生活方式指标。
数据维度：数据集包含多个维度，包括性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、是否经常食用高热量食物（FAVC）、每日进食蔬菜频率（FCVC）、每日进餐次数（NCP）、两餐之间是否进食（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周运动频率（FAF）、每周看电视时长（TUE）、酒精摄入频率（CALC）以及主要的交通方式（MTRANS）等，以及最终的肥胖程度分类（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于健康风险评估、肥胖预测、生活方式分析等研究。
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：适用于健康科学、营养学、流行病学等领域的学术研究，例如肥胖成因分析、生活方式对健康的影响研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险预测模型构建、个性化健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持健康管理机构和个人制定更科学的健康干预措施，优化健康管理策略。
教育和培训：作为健康管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险因素。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式因素与肥胖程度之间的关系，帮助用户实现风险预测、个性化健康指导等目标。
