肥胖与心血管疾病风险预测数据集ObesityandCardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-aarushikamboj
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 心血管疾病, 风险预测, 健康管理, 机器学习, 数据分析, 医学, 人口统计
数据概述：
该数据集包含有关个人生活方式、饮食习惯和身体状况的数据，记录了与肥胖和心血管疾病风险相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能来自全球范围内的样本。
数据维度：数据集包含多个维度，包括性别（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）、每日摄入蔬菜量（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、进食频率（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水量（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、身体活动频率（FAF）、每周看电视时长（TUE）、饮酒频率（CALC）、交通方式（MTRANS）以及肥胖程度（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于肥胖和心血管疾病风险预测模型构建，以及健康生活方式相关研究。
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：适用于医学、公共卫生和数据科学交叉领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、心血管疾病风险预测模型开发等。
行业应用：可以为健康管理、医疗保健行业提供数据支持，特别是在个性化健康建议、疾病风险评估和健康干预策略等方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定相关健康政策，优化健康管理方案。
教育和培训：作为健康管理、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖与心血管疾病风险之间的关系。
此数据集特别适合用于探索生活方式因素与肥胖及心血管疾病风险之间的关系，帮助用户实现风险预测、个性化健康管理等目标。
