健康医疗脑卒中风险预测数据集HealthcareStrokeRiskPredictionDataset-krupadharamshi
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中，健康医疗，风险预测，机器学习，数据分析，疾病诊断，人口统计，医疗保健
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的健康状况和脑卒中（中风）发病情况，旨在用于脑卒中风险预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为收集自医疗机构或相关研究。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如：id（患者唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压）、heart_disease（心脏病）、ever_married（是否已婚）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住地类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（身体质量指数）、smoking_status（吸烟状态）、stroke（是否发生脑卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开医疗数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、影响因素分析以及相关疾病研究。
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：适用于医学研究，如脑卒中发病风险因素分析、疾病预测模型构建、不同人群风险差异研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、个性化医疗方案制定、健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构的风险管理、患者预警以及医疗资源分配。
教育和培训：作为医学、数据科学、机器学习等相关专业的教学案例，帮助学生理解疾病风险预测和数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响脑卒中发生的关键因素，构建预测模型，为改善公众健康提供数据支持。
