肥胖影响因素分析数据集ObesityInfluencingFactorsAnalysis-milinddmali
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, 机器学习, 数据分析, 健康风险, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的肥胖相关数据，记录了影响肥胖的多种因素，旨在为肥胖研究和健康管理提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的横截面数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来自多个地区或国家。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、是否经常食用高热量食物、每日蔬菜摄入量、每日用餐次数、用餐时间、是否吸烟、每日饮水量、是否监测卡路里摄入、每周运动时长、每周看电视时长、酒精摄入量、交通方式以及肥胖程度分级。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于肥胖影响因素分析、健康风险评估和预测模型的构建。
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、营养学、流行病学等领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、生活方式对肥胖的影响研究等。
行业应用：可以为健康管理机构、健身行业、营养咨询服务提供数据支持，尤其在制定个性化健康管理方案、评估健康风险等方面。
决策支持：支持政府部门制定健康政策、开展公众健康教育，促进健康生活方式。
教育和培训：作为健康管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的复杂因素。
此数据集特别适合用于探索生活习惯、饮食习惯与肥胖程度之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对肥胖风险的早期预警和干预。
