肥胖相关因素分析数据集ObesityFactorsAnalysisDataset-bahadrlgn
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 饮食习惯, 生活方式, 身体指标, 机器学习, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开健康研究的数据，记录了与个人肥胖程度相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个关于个体健康状况的横截面数据集。
地理范围：数据集的地理范围未明确，但数据包含各种生活方式和身体特征，可用于全球范围内的肥胖研究。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖了性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入、蔬菜摄入频率、正餐次数、两餐之间食物摄入、吸烟情况、饮水频率、卡路里摄入、身体活动频率、运动时间、饮酒频率、交通方式以及最终的肥胖程度（NObeyesdad）等。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，方便进行数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的健康数据集，已进行整理和结构化处理。该数据集适用于探索肥胖相关的多种因素，并进行相关分析。
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：适用于公共卫生、流行病学、营养学等领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、生活方式对健康的影响研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康风险评估、个性化健康管理方案制定、健康饮食和运动建议等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定相关健康政策，以及进行健康教育和推广。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解数据分析在健康领域中的应用。
此数据集特别适合用于探索不同因素对肥胖程度的影响，建立预测模型，以及进行个性化健康管理方案的制定，从而帮助用户改善健康状况。
