高血压患者健康状况分析数据集HypertensionPatientHealthStatusAnalysis-siva543
数据来源：互联网公开数据
标签：高血压, 心血管疾病, 医疗健康, 生物医学, 数据分析, 疾病预测, 机器学习, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究或临床实践的患者健康数据，记录了与高血压相关的多种生理指标和诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析不同人群的高血压患病情况。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如年龄（age）、性别（sex）、胸痛类型（cp）、静息血压（trestbps）、胆固醇水平（chol）、空腹血糖（fbs）、静息心电图结果（restecg）、最大心率（thalach）、运动诱发心绞痛（exang）、ST段压低（oldpeak）、ST段斜率（slope）、主要血管数量（ca）、地中海贫血（thal）以及目标变量（target，指示是否存在高血压或其他心脏病）。
数据格式：CSV格式，文件名为hypertension_data.csv，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗研究或临床实践，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于高血压及心血管疾病相关的研究和数据分析，以及疾病预测模型的构建。
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：适用于生物医学、公共卫生和临床医学领域的学术研究，如高血压风险因素分析、疾病预测模型构建、不同治疗方案的疗效评估等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化医疗、健康管理平台等方面具有应用前景。
决策支持：支持医疗机构的临床决策、公共卫生政策制定和患者管理方案的优化。
教育和培训：作为医学、生物统计学和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高血压相关疾病。
此数据集特别适合用于探索高血压与其他生理指标之间的关联，构建预测模型，并为改善患者健康提供数据支持。
