脑卒中风险评估数据集StrokeRiskAssessmentDataset-thaerarda
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 临床数据, 疾病诊断, 数据分析, 健康管理
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（俗称“中风”）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：数据未明确时间范围，通常被视为一个静态的患者群体快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但可以推断为全球范围内的数据，用于研究脑卒中风险因素。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：id（患者唯一标识符），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（吸烟状况），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healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和标准化，适用于各种数据分析和建模任务。
该数据集适合用于脑卒中风险因素分析、预测模型构建、医疗健康领域的数据挖掘和机器学习研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，例如，脑卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病发生机制研究等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，特别是在患者风险评估、辅助诊断、健康管理和个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策的制定，帮助医生更好地评估患者的脑卒中风险，并制定相应的预防措施。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中相关的风险因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生的潜在风险因素，构建预测模型，实现对个体或群体的风险评估，从而优化健康管理策略。
