肥胖诊断与身体健康评估数据集ObesityDiagnosisandHealthAssessmentDataset-ashleypereira19
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康评估, 身体指标, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 营养摄入, 生活方式
数据概述：
该数据集包含来自公开数据的个人健康信息，记录了个体在不同生活习惯和身体状况下的肥胖程度评估结果。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：数据未明确标注来源地，但包含了多样化的生活习惯与身体指标，具有一定的普适性。
数据维度：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、进食方式、吸烟习惯、饮水频率、监控卡路里摄入、身体活动频率、看电视时长、饮酒频率、交通方式等多个维度，以及最终的肥胖程度分类结果。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于研究肥胖的影响因素、健康风险评估，以及构建预测模型。
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：适用于健康与医学领域的学术研究，如肥胖成因分析、生活方式对健康的影响研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在健康风险评估、个性化健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持健康管理机构和医疗机构进行疾病预防、健康干预策略的制定。
教育和培训：作为健康管理、医学统计学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生理解健康数据分析。
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，以及构建预测模型来评估个体的健康风险，从而实现个性化的健康管理和疾病预防。
