肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-ptiwri99
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 生活方式, 数据分析, 临床, BMI
数据概述：
该数据集包含关于个人身体特征和生活方式习惯的数据，记录了影响肥胖程度的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一份静态的健康状况调查数据集。
地理范围：数据集未明确标注地理位置，但数据涵盖了多种影响肥胖的常见因素，具有普遍参考价值。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如性别（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）、每日进食蔬菜频率（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、用餐方式（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、身体活动频率（FAF）、每周运动时长（TUE）、饮酒频率（CALC）以及主要的交通方式（MTRANS），最终目标是预测肥胖程度（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，适合用于探索肥胖影响因素的分析和预测模型构建。
该数据集适合用于健康风险评估、肥胖预测模型构建以及探索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、公共卫生等领域的研究，如肥胖影响因素分析、生活方式对健康的影响研究等。
行业应用：可为医疗保健行业提供数据支持，例如个性化健康管理方案的制定、肥胖风险评估工具的开发等。
决策支持：支持健康政策制定和健康教育推广，帮助公众了解健康风险因素，改善生活方式。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解肥胖影响因素和数据建模方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，预测个体的肥胖程度，并分析不同生活方式因素对肥胖的影响，从而为健康管理提供数据支持。
