标题：个性化健康管理与饮食模式分析数据集
数据内容：
本数据集包含了个体健康状况、饮食习惯及相关健康影响的综合信息，具体包括以下数据元素：
- 个体标识（Person_ID）
- 年龄（Age）
- 性别（Gender）
- 居住地区（Region）
- 饮食类型（Diet_Type）
- 主要菜系偏好（Primary_Cuisine）
- 辣味程度偏好（Spice_Level）
- 每日卡路里摄入量（Daily_Calorie_Intake）
- 健康影响评估（Health_Impact）
- 常见疾病记录（Common_Diseases）
- 运动水平（Exercise_Level）
- 体重指数（BMI）
- 进食频率（Food_Frequency）
- 糖分摄入水平（Sugar_Intake）
- 盐分摄入水平（Salt_Intake）
- 综合健康评分（Health_Score）
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的健康相关问题研究，包括但不限于：
- 医疗行业：支持个性化健康管理方案制定、疾病风险评估模型开发
- 食品行业：助力健康食品研发、营养配方优化
- 健身行业：辅助运动计划设计、健康目标设定
- 公共卫生：支持健康政策制定、疾病预防策略优化
标签：个性化健康管理, 饮食模式分析, 健康数据, 人口统计特征, 健康影响因素, 饮食偏好, 运动与健康, 疾病预防, 健康评估, 健康评分，
行业分类：
- 医疗与健康
- 食品与营养
- 健身与运动
- 公共卫生与政策
统计分析：
- 数据集包含17686个个体样本
- 年龄分布覆盖52个不同年龄值
- 性别分为3种类型
- 居住地区分布在5个不同区域
- 饮食类型分为3种
- 主要菜系偏好覆盖7种类型
- 辣味程度偏好分为3种
- 每日卡路里摄入量覆盖2301种不同值
- 健康影响评估分为3种类型
- 常见疾病记录分为5种类型
- 运动水平分为3种
- 体重指数（BMI）覆盖216种不同值
- 进食频率分为6种
- 糖分摄入水平分为3种
- 盐分摄入水平分为3种
- 综合健康评分覆盖100种不同值
