肥胖症患者健康状况分析数据集ObesityPatientHealthStatusAnalysis-dhrubajyotiguha15
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖症, 健康, 医疗, 生活方式, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 人口统计
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的肥胖症患者健康状况数据，记录了患者的生理特征、生活习惯等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态横截面数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但包含的变量具有普适性，适用于不同地区的研究。
数据维度：数据集包括性别（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）、每日进食蔬菜量（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、用餐频率（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）、主要的交通方式（MTRANS）以及肥胖程度（NObeyesdad）等多个维度。
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：数据来源可能包括健康调查、医疗记录等，已进行标准化处理。
该数据集适合用于健康科学、公共卫生、数据挖掘等领域的研究。
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：适用于肥胖症成因分析、生活方式与健康关联性研究、预测肥胖风险等学术研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理、健康干预方案制定等方面。
决策支持：支持公共卫生部门制定相关政策，进行健康教育和疾病预防。
教育和培训：作为医学、公共卫生、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症的复杂影响因素。
此数据集特别适合用于探索肥胖症与多种因素之间的关系，建立预测模型，从而帮助用户更好地理解和应对肥胖问题。
