弗雷明汉心脏病风险预测数据集FraminghamHeartStudyRiskPredictionDataset-sangitamule
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 流行病学, 机器学习, 健康大数据, 临床分析, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的心血管疾病风险因素，用于预测未来十年内发生冠心病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了参与者在一段时间内的健康状况，具体时间跨度未在数据集中明确，但可以推断为多年。
地理范围：数据来源于弗雷明汉心脏研究，研究对象主要为美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包括多个与心血管疾病相关的风险因素，例如年龄、性别、教育程度、吸烟习惯、每日吸烟量、是否服用降压药、既往中风史、高血压、糖尿病、总胆固醇、收缩压、舒张压、BMI、心率和血糖，以及目标变量“TenYearCHD”，即十年内发生冠心病的概率。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，该研究是流行病学领域的重要研究之一，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、疾病预警和健康管理等领域的研究。
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：适用于医学、生物统计学和流行病学领域的学术研究，如心血管疾病风险因素分析、风险预测模型构建、疾病发病机制研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、保险行业风险评估等方面。
决策支持：支持医疗机构、公共卫生部门和保险公司进行疾病预防和健康管理策略制定。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素与预测。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病风险因素与发病率之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对个体未来心血管健康状况的评估。
