肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-amberhogarth
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖预测，健康，生活方式，机器学习，BMI，数据分析，人口统计学，健康风险
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的关于个人健康状况和生活方式的数据，记录了影响肥胖程度的多个因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为反映特定时间点或短时间内的健康状况。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了不同年龄、性别和生活习惯的人群。
数据维度：数据集包括18个字段，涵盖了个人的人口统计学信息（如性别、年龄、身高、体重），生活习惯（如饮食习惯、饮水频率、吸烟情况、运动频率、饮酒频率）以及家族肥胖史等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。数据已进行初步整理，方便直接使用。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未在数据集中明确说明，但经过了清洗和预处理。
该数据集适合用于研究肥胖的影响因素、构建预测模型以及分析不同生活方式对肥胖程度的影响。
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、公共卫生和医学领域的研究，例如肥胖影响因素分析、生活方式与肥胖关系研究、BMI预测模型构建等。
行业应用：可以为健康管理、健康保险、健身行业提供数据支持，用于个性化健康建议、风险评估、健康干预方案设计等。
决策支持：支持政府和医疗机构制定公共卫生政策，进行肥胖预防和控制策略的制定。
教育和培训：作为健康管理、数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解健康数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索个人生活方式与肥胖程度之间的关系，建立预测模型，并为改善健康状况提供数据支持。
