脑卒中风险评估数据集StrokeRiskAssessmentDataset-divyarajeshk
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, 流行病学, 数据分析, 健康管理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的健康医疗数据，记录了与脑卒中（中风）风险相关的个体特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确地域范围，但包含了多种生活方式和健康状况的个体数据。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如id（个体唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压史）、heart_disease（心脏病史）、ever_married（婚姻状况）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住地类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（体重指数）、smoking_status（吸烟状态）和stroke（是否发生过脑卒中，0代表未发生，1代表发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为Project 4_datacsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于健康医疗领域，已进行结构化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、影响因素分析等研究，以及在医疗健康领域的模型构建。
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、临床医学等领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、疾病预防、个性化健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构制定疾病预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中相关因素。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生的潜在规律，建立预测模型，从而辅助医疗决策，提高患者的健康管理水平。
