肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-gobinathvelusamy
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, 身体指标, 数据分析, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于肥胖预测相关的数据，记录了个人生活方式、身体指标与肥胖程度之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据涵盖了多个国家或地区的人群。
数据维度：数据集包含17个变量，包括性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、是否有肥胖家族史（family_history_with_overweight）、是否经常吃高热量食物（FAVC）、每日摄入蔬菜量（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、饮食习惯（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水量（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周运动时间（FAF）、每周看电视时间（TUE）、饮酒频率（CALC）、主要交通方式（MTRANS）以及肥胖程度分类（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适用于肥胖相关的研究与分析，以及健康风险评估、生活方式对健康影响等方面的建模与分析。
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、流行病学、营养学等领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、生活方式对健康影响的研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康风险评估、个性化健康管理、肥胖干预方案制定等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定相关的健康政策和推广健康生活方式。
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的影响因素。
此数据集特别适合用于探索生活方式与肥胖程度之间的关系，帮助用户实现肥胖风险预测、个性化健康建议等目标。
