肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-sanchibatra
数据来源：互联网公开数据
标签：健康医疗，肥胖风险，数据集，预测模型，机器学习，数据分析，公共卫生，体重管理
数据概述： 该数据集包含来自健康调查或研究项目的数据，记录了个人肥胖风险的相关因素及评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从【起始年份】到【结束年份】。
地理范围：数据覆盖了【具体地区，国家或全球范围】，主要针对【目标人群或样本】。
数据维度：数据集包括个人基本信息（如年龄，性别，身高，体重），生活习惯（如饮食，运动频率），健康指标（如BMI，血糖水平）以及肥胖风险评估结果。
数据格式：数据提供CSV或Excel格式，便于进行统计分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的健康调查报告或研究项目，已进行标准化和清洗，确保数据质量和一致性。
该数据集适合用于肥胖风险预测，公共卫生研究及健康干预策略制定等领域，尤其在机器学习模型训练，健康数据分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于肥胖风险因素分析，公共卫生政策研究等学术研究，如肥胖与生活习惯的关系，肥胖率随时间变化的趋势分析等。
行业应用：可以为医疗健康，保险，健身行业提供数据支持，特别是在肥胖风险评估，个性化健康建议等方面。
决策支持：支持医疗机构，政府健康部门制定肥胖防控策略，优化公共卫生资源配置。
教育和培训：作为公共卫生，数据科学及健康医学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险预测模型及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的成因与预防措施，帮助用户实现精准的健康风险评估，制定有效的干预方案，提升公共卫生管理水平。
