美国癌症发病率与死亡率预测数据集CancerIncidenceandMortalityPredictioninUSA-mosesmoncy
数据来源：互联网公开数据
标签：癌症, 死亡率, 发病率, 医疗健康, 人口统计, 预测模型, 流行病学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自美国各县的癌症登记数据，记录了不同地区在特定年份的癌症发病率、死亡率以及相关的人口统计学和社会经济学指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体年份，但根据"popest2015"字段推测数据可能集中在2015年前后。
地理范围：数据覆盖美国各县，提供了细粒度的地理信息。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如平均年病例数（avganncount）、平均年死亡人数（avgdeathsperyear）、目标死亡率（target_deathrate）、发病率（incidencerate）、家庭收入中位数（medincome）、人口估计（popest2015）、贫困率（povertypercent）等，以及教育程度、婚姻状况、种族构成、就业情况、医疗保险覆盖率等社会经济学指标。
数据格式：CSV格式，文件名为cancer_reg.csv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的健康统计数据库或其他政府机构的报告，已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于癌症发病率和死亡率相关的研究，以及人口健康、医疗资源配置、公共卫生政策制定等方面的数据建模和机器学习应用。
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：适用于流行病学、公共卫生、医疗健康等领域的学术研究，如癌症风险因素分析、死亡率预测、不同地区健康差异研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病预防、健康管理、医疗资源优化配置等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定公共卫生政策，优化医疗资源分配，提高癌症防治效果。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学素材，帮助学生和研究人员深入理解癌症发病和死亡的影响因素。
此数据集特别适合用于探索癌症发病和死亡的地域分布规律，分析社会经济因素对健康的影响，以及构建预测模型，从而为疾病预防和控制提供科学依据。
