脑卒中风险评估数据集StrokeRiskAssessmentDataset-leoalves2
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 风险预测, 医疗健康, 数据分析, 机器学习, 疾病预测, 临床数据, 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，记录了与脑卒中（Stroke）相关的患者信息，旨在用于脑卒中风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内收集的患者横截面数据。
地理范围：数据未明确标明具体的地理范围，但通常此类数据集代表了特定医疗机构或研究机构的患者群体。
数据维度：数据集包括多个关键变量，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，易于进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源信息未在数据集中明确说明，但通常此类数据集来自医院、研究机构或公开的健康数据库。已进行标准化处理，便于数据分析。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、疾病相关因素分析，以及医疗健康领域的学术研究。
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、流行病学、数据科学等领域的研究，例如脑卒中风险因素分析、预测模型构建、临床决策支持系统的开发等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，尤其是在患者风险评估、疾病预防策略制定、个性化医疗方案设计等方面。
决策支持：支持医疗机构和相关部门进行疾病预防和控制策略的制定，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学、生物统计学等相关专业课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中风险因素与预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响脑卒中发生的多种因素，构建预测模型，帮助用户实现对脑卒中风险的早期识别和干预，从而改善患者的健康状况。
