健康医疗人群中风风险预测数据集HealthcareStrokeRiskPrediction-abdullahasif9000
数据来源：互联网公开数据
标签：中风预测, 医疗健康, 风险评估, 人口统计, 机器学习, 数据分析, 临床诊断, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了不同人群的中风风险相关因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作横截面数据，反映特定时间点的健康状况。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了人口统计学特征，可用于分析不同人群的中风风险。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如：id（个体唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压病史）、heart_disease（心脏病病史）、ever_married（婚姻状况）、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）和stroke（是否发生中风）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare.csv，方便数据分析和建模使用。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康数据集，已进行匿名化处理，并包含了多种影响中风风险的因素。
该数据集适合用于中风风险预测模型构建、影响因素分析和临床决策支持系统的开发。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如中风风险预测模型的构建、风险因素分析、不同人群风险差异的研究等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，特别是在患者风险评估、个性化健康管理、疾病预防等方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估和辅助诊断，帮助制定更精准的治疗方案，改善患者预后。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解中风风险因素，掌握数据分析与建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响中风发生的关键因素，构建预测模型，并为预防和治疗策略提供数据支持，从而改善公众健康。
