肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-grandmastershaurya
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖，风险预测，数据集，健康研究，机器学习，数据分析，生物统计，公共卫生
数据概述： 该数据集包含来自公共卫生研究和医疗机构的肥胖风险相关数据，记录了影响个体肥胖风险的多维度因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的成年人群，包括不同城市和农村地区。
数据维度：数据集包括个体的年龄，性别，身高，体重，饮食习惯，运动频率，家族病史，社会经济状况等变量，以及肥胖风险评估指标。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的健康调查报告和医学研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于肥胖风险评估，公共卫生研究，机器学习模型训练等领域，特别是在构建肥胖风险预测模型，健康干预策略制定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：适用于肥胖成因，影响因素及干预措施等研究，如肥胖与生活方式关系分析，不同人群肥胖风险差异研究等。
行业应用：可以为医疗机构，健康管理公司提供数据支持，特别是在肥胖筛查，健康风险评估及个性化干预方案制定方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和健康管理的优化，帮助政府和机构制定有效的肥胖防控策略。
教育和培训：作为公共卫生，生物统计及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险评估及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的影响因素与预测模型，帮助用户实现准确的肥胖风险评估，优化健康干预措施，提升公共卫生管理效率。
