肥胖预测数据集ObesityPredictionDataset-kalvindongamboa
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 饮食习惯, 生活方式, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自公共卫生领域的数据，记录了与肥胖相关的个体特征和生活习惯信息，用于构建肥胖预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但数据内容涉及生活方式和饮食习惯，推测为全球范围。
数据维度：数据集包括性别、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、两餐之间进食、吸烟习惯、饮水、卡路里摄入、运动量、电视使用时间、饮酒频率、交通方式以及肥胖程度等。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确标注，但数据集包含了多种与肥胖相关的因素，适用于肥胖预测和相关因素分析。
该数据集适合用于健康风险评估、肥胖预测模型构建等。
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、流行病学等领域的研究，如肥胖相关因素分析、肥胖预测模型构建、健康风险评估等。
行业应用：为医疗保健、健康管理等行业提供数据支持，特别是在个性化健康建议、健康风险预测、健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持政府部门的公共卫生政策制定，例如肥胖预防计划的制定和实施。
教育和培训：作为健康管理、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的因素和预测模型。
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，帮助用户实现对肥胖风险的预测和健康管理策略的制定。
