肥胖评估人群特征分析数据集ObesityAssessmentPopulationCharacteristics-ahmedesso
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 医疗, 人口统计, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 生活方式
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的肥胖评估数据，记录了与肥胖相关的多种人口统计学、生活方式和健康指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一份静态的、反映特定人群特征的横截面数据集。
地理范围：数据集未明确地域范围，但数据内容涉及生活方式和健康习惯，可用于对不同人群的肥胖风险进行分析。
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）、蔬菜摄入频率（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、进食频率（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、饮水（CH2O）、卡路里摄入（CALC）、交通方式（MTRANS）以及肥胖程度（NObeyesdad）等。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityData.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，方便进行统计分析和机器学习建模。
该数据集适合用于研究肥胖的影响因素、构建肥胖风险预测模型以及分析不同生活方式与肥胖之间的关系。
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、流行病学、营养学等领域的研究，如肥胖成因分析、生活方式对健康的影响研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、健康干预策略制定等方面。
决策支持：支持公共卫生部门制定相关政策，进行健康宣传教育，改善居民健康水平。
教育和培训：作为医学、公共卫生等相关专业的教学辅助材料，帮助学生理解肥胖的影响因素，学习数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖与多种因素之间的关联，帮助用户构建预测模型，优化健康管理策略。
