肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-ammaralmekhlafi
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, BMI, 健康评估
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于肥胖相关的个体健康信息，旨在用于肥胖预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据特征具有普适性。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖性别、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、进食频率、吸烟习惯、饮水次数、健康监测、体力活动频率、看电视频率、酒精摄入频率、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.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于健康相关领域的分析和预测，特别是用于建立肥胖预测模型。
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，例如探索生活方式因素与肥胖之间的关系，预测肥胖风险。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康管理、个性化健康方案推荐等方面。
决策支持：支持公共卫生部门的决策制定，例如制定干预措施、评估健康政策的效果。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关因素。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式因素对肥胖的影响，以及构建预测模型，帮助用户评估健康风险，制定个性化健康管理方案。
