健康风险评估心血管疾病数据集CardiovascularDiseaseRiskAssessment-thomasgarnier
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 医疗健康, 风险预测, 流行病学, 临床数据, 机器学习, 数据分析, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康调查的数据，记录了患者的各项生理指标及心血管疾病诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了广泛的生理指标，可用于一般性健康风险评估。
数据维度：数据集包含13个字段，包括：id（患者唯一标识）、age（年龄，单位为天）、sex（性别，1为女性，2为男性）、height（身高，单位为厘米）、weight（体重，单位为公斤）、ap_hi（收缩压）、ap_lo（舒张压）、cholesterol（胆固醇水平，1为正常，2为高于正常，3为显著高于正常）、gluc（葡萄糖水平，1为正常，2为高于正常，3为显著高于正常）、smoke（是否吸烟，0为否，1为是）、alco（是否饮酒，0为否，1为是）、active（是否活跃，0为否，1为是）、cardio（是否存在心血管疾病，0为否，1为是）。
数据格式：CSV格式，文件名为 medical_examination.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗调查，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康状况评估等研究。
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：适用于心血管疾病风险预测、流行病学研究、健康行为分析等学术研究。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，例如健康管理平台、保险公司等，用于风险评估、个性化健康建议等。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定疾病预防策略和健康促进计划。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等相关专业课程的教学案例，帮助学生理解疾病风险因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与各项生理指标之间的关系，预测个体患病风险，并为改善公众健康提供数据支持。
