过度刺激行为与生活方式数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：过度刺激,行为分析,生活方式,健康监测,生产力管理,机器学习,数据科学
数据概述：
本数据集是一个合成数据集，旨在根据各种生活方式和行为因素预测个体经历过度刺激的可能性。数据集包含2000个个体的数据，结构化为20个特征列和一个二元目标变量（过度刺激），目标变量指示个体是否处于过度刺激状态（1=是，0=否）。
数据用途概述：
过度刺激可能是由过度感官输入、心理过载、社交互动或环境因素（如噪音）引起的。在当今快节奏、技术驱动的世界中，早期识别过度刺激的迹象尤为重要。此数据集可用于训练机器学习模型，基于各种生活方式因素预测过度刺激。
数据集详情：
行（实例）：2000
列（特征）：20
目标列：过度刺激（1=是，0=否）
列（特征）：
年龄：个体的年龄（18到60之间的整数）
睡眠小时数：个体每天的睡眠小时数（3到10之间的浮点数）
屏幕时间：个体每天在设备上花费的总屏幕时间（小时）（1到12之间的浮点数）
压力水平：个体自报的压力水平（1到10之间的整数，1=低压力，10=高压力）
噪音暴露：暴露于高噪音水平的频率（0到5之间的整数）
社交互动：每天的社交互动次数（0到10之间的整数）
工作小时数：每天的工作小时数（4到15之间的整数）
锻炼小时数：每天花在锻炼上的小时数（0到3之间的浮点数）
咖啡因摄入量：每天消费的含咖啡因饮料杯数（0到5之间的整数）
多任务习惯：个体是否倾向于多任务处理（二元：0=否，1=是）
焦虑评分：个体自报的焦虑评分（1到10之间的整数，1=低焦虑，10=高焦虑）
抑郁评分：个体自报的抑郁评分（1到10之间的整数，1=低抑郁，10=高抑郁）
感官敏感度：对感官输入的敏感度（0=低敏感度，4=高敏感度）
冥想习惯：个体是否进行冥想或正念练习（二元：0=否，1=是）
过度思考评分：个体自报的过度思考程度（1=低，10=高）
易怒评分：个体自报的易怒评分（1到10之间的整数，1=低易怒，10=高易怒）
头痛频率：个体每周经历头痛的频率（0到7之间的整数，表示一周内的频率）
睡眠质量：个体的睡眠质量（1到4之间的整数，1=差，4=优秀）
技术使用小时数：每天花在技术（设备、计算机等）上的小时数（1到10之间的浮点数）
过度刺激：目标列，1表示个体处于过度刺激状态，0表示个体不处于过度刺激状态。
目标变量：
过度刺激：一个二元变量，指示个体是否经历过度刺激（1=是，0=否）。此标签是基于高压力水平、过度屏幕时间、睡眠质量差及其他已知导致过度刺激的因素生成的。
用例：
此数据集可用于：
监督式机器学习：训练模型，根据各种生活方式因素预测过度刺激。
数据分析：探索不同特征与过度刺激之间的关联。
特征工程：研究哪些因素对过度刺激的影响最大以及这些因素如何相互作用。
预测建模：构建分类器，帮助预测个人是否可能处于过度刺激状态，从而实现早期干预。
潜在应用：
心理健康监测：预测和监测过度刺激，以预防倦怠、焦虑及其他心理健康问题。
生产力和福祉：优化工作场所或学习环境，以防止过度刺激，提高专注力和生产力。
技术和屏幕时间管理：开发工具以帮助管理屏幕时间和导致过度刺激的其他因素。
数据生成过程：
此数据集是基于关于过度刺激、感官过载和压力因素的研究中观察到的模式合成生成的。特征被创建以模拟经历不同程度过度刺激的个体在现代压力和行为下的真实世界数据。
局限性：
此数据集是合成的，可能无法完美代表现实世界数据。
特征是自报或假设的行为，可能无法捕捉过度刺激的所有细微差别。
在实际应用之前需要进一步验证和现实世界测试。
结论：
过度刺激检测数据集是机器学习从业人员、心理健康研究人员和数据科学家探索现代生活方式对心理健康影响的宝贵资源。它提供了可以用来构建预测过度刺激模型并帮助设计提高整体健康和生产力的干预措施的广泛特征。
