健康医疗卒中风险预测数据集HealthcareStrokeRiskPredictionDataset-yunuskoyun
数据来源：互联网公开数据
标签：卒中, 脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 疾病预测, 数据分析, 流行病学
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卒中（脑卒中）发生情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的患者健康状况快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但涵盖了多种人口特征，可用于一般性卒中风险分析。
数据维度：数据集包括12个关键字段，涵盖人口统计学特征、健康状况和生活方式因素，具体包括：id（患者唯一标识符）、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）和stroke（是否发生卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步整理，缺失值以特定标识符表示。
该数据集适合用于卒中风险预测模型构建、影响因素分析和相关研究。
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：适用于医疗健康领域，尤其是卒中风险预测、疾病风险因素分析、流行病学研究等方向的学术研究。
行业应用：可为医疗机构、保险公司等提供数据支持，用于患者风险评估、个性化健康管理、医疗资源分配等。
决策支持：支持医疗决策制定，帮助改善患者护理，优化预防策略，降低卒中发生率。
教育和培训：作为医学、数据科学、公共卫生等相关专业课程的教学案例，帮助学生理解疾病风险预测与数据分析的应用。
此数据集特别适合用于探索影响卒中发生的关键因素，构建预测模型，并评估不同干预措施对卒中风险的影响。
