肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-jovitamembis
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 预测, 健康, 机器学习, 数据分析, 生活方式, BMI, 营养
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的肥胖相关数据，记录了影响个体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，可视为对特定时间段内肥胖相关因素的静态快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但考虑到数据集中的变量和取值，推测为涵盖了全球范围内的人群。
数据维度：数据集包括17个特征，涵盖了性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、进食频率、饮水、卡路里摄入、交通方式等，以及目标变量“NObeyesdad”（肥胖程度），该变量共有七个类别，用于评估个体的肥胖状况。
数据格式：CSV格式，包含三个文件，分别为训练集、测试集和合并数据集，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已被用于肥胖预测相关的研究和实践。
该数据集适合用于肥胖预测、健康风险评估和生活方式因素分析等研究。
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、医学统计学等领域的研究，如肥胖影响因素分析、BMI预测模型构建等。
行业应用：可为医疗保健行业提供数据支持，例如用于开发个性化健康管理方案、风险评估工具。
决策支持：支持公共卫生政策制定，例如用于评估干预措施对肥胖率的影响。
教育和培训：作为医学、统计学、数据科学等课程的实训材料，帮助学生理解肥胖相关的因素，并进行数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索生活方式、饮食习惯等因素与肥胖之间的关系，从而帮助用户构建预测模型，并制定有效的健康管理策略。
