肥胖风险评估与预测数据集ObesityRiskAssessmentandPredictionDataset-amberhogarth
数据来源：互联网公开数据
标签：健康医疗，肥胖研究，数据集，风险评估，机器学习，流行病学，公共卫生，数据科学
数据概述： 该数据集包含来自肥胖风险评估项目的数据，记录了个体肥胖风险的相关特征和评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，主要来自公共卫生调查和医疗机构的记录。
数据维度：数据集包括个体的年龄，性别，身高，体重，身体质量指数（BMI），饮食习惯，运动频率，家族史，生活地区等变量。还包括肥胖风险评估的等级或概率。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公共卫生调查报告和医疗机构公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于肥胖风险评估，流行病学研究，公共卫生政策制定等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，风险评估模型构建等方面具有重要价值。
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：适用于肥胖流行病学，健康风险评估等学术研究，如肥胖影响因素分析，不同地区肥胖率比较等。
行业应用：可以为医疗健康机构，公共卫生部门提供数据支持，特别是在肥胖预防，健康干预和公共卫生政策制定方面。
决策支持：支持肥胖风险评估和健康管理策略优化，帮助制定科学的健康干预措施和公共卫生政策。
教育和培训：作为公共卫生，医学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险评估，流行病学分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的影响因素和预测模型，帮助用户实现准确的肥胖风险评估，优化健康管理和预防策略，提高公共卫生水平。
