肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-cahyaalkahfi
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测模型, 生活方式, 机器学习, 数据分析, 健康风险, BMI
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的个人健康信息，记录了与肥胖相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态健康状况的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据涵盖了多种生活方式和健康指标，具有一定的普适性。
数据维度：包括性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入、蔬菜摄入量、每日餐数、进食频率、吸烟情况、饮水量、卡路里摄入、身体活动频率、每周运动时长、酒精摄入、交通方式等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为obesitas.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于健康风险评估、肥胖预测模型构建和生活方式因素分析。
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、公共卫生和流行病学等领域的研究，如肥胖影响因素分析、健康风险评估模型构建等。
行业应用：可以为健康管理机构、健身行业和保险公司提供数据支持，用于风险评估、个性化健康方案推荐等。
决策支持：支持政府和医疗机构制定相关健康政策，改善公众健康水平。
教育和培训：作为健康管理、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的因素。
此数据集特别适合用于探索生活方式与肥胖风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化健康干预策略。
