脑卒中风险评估数据集StrokeRiskAssessmentDataset-aniketsjadhav
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 风险评估, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 流行病学, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗研究的数据，记录了影响脑卒中（中风）风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但数据特征反映了普遍的健康风险因素。
数据维度：数据集包含多个关键变量，包括：性别（gender）、年龄（age）、高血压（hypertension）、心脏病（heart_disease）、婚姻状况（ever_married）、工作类型（work_type）、居住地类型（Residence_type）、平均血糖水平（avg_glucose_level）、体重指数（bmi）、吸烟状态（smoking_status）和是否发生脑卒中（stroke）。
数据格式：CSV格式，文件名为fulldata.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，如缺失值处理、数据类型转换等。
该数据集适合用于研究脑卒中风险因素、构建预测模型和进行疾病预测分析。
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研究，如脑卒中风险因素分析、疾病预测模型构建、流行病学研究等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，特别是在风险评估、患者健康管理和个性化医疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗决策制定和健康政策的制定，有助于优化医疗资源配置和提高公众健康水平。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解疾病风险评估和数据分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响脑卒中发生的关键因素，建立预测模型，从而帮助医生更好地识别高危人群，并制定预防措施。
