健康与生活方式数据集HealthandLifestyleDataset-meserr
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 生活方式, 饮食习惯, 身体指标, 机器学习, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的健康与生活方式相关数据，记录了影响肥胖程度的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但数据包含多种生活方式和身体指标，可用于全球范围内的分析。
数据维度：数据集包括性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、是否经常吃高热量食物（FAVC）、每日蔬菜摄入量（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、进食频率（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水量（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周运动时长（FAF）、每周看电视时长（TUE）、饮酒频率（CALC）、主要的交通方式（MTRANS）以及肥胖程度（NObeyesdad）等多个维度。
数据格式：数据提供多种格式，包括xlsx和csv，其中ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv文件包含结构化数据，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于健康风险评估、肥胖预测、生活方式与健康关系研究。
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：适用于健康科学、公共卫生和数据科学交叉领域的学术研究，如肥胖成因分析、生活方式对健康的影响研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在健康风险评估、个性化健康管理方案制定、健康饮食和运动建议等方面。
决策支持：支持政府和健康机构制定公共卫生政策，优化健康干预措施。
教育和培训：作为健康管理、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康相关因素。
此数据集特别适合用于探索生活方式与肥胖程度之间的关联，帮助用户构建预测模型，优化健康决策，提升公众健康水平。
