脑卒中风险评估数据集StrokeRiskAssessmentDataset-ahmedgehadorabi
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, 数据分析, 疾病诊断, 流行病学, 临床分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了影响脑卒中（中风）发生的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间段的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测可能涵盖了多个地区或国家。
数据维度：数据集包括以下关键字段：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（体重指数）、smoking_status（吸烟状况）、stroke（是否发生脑卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确标注，但数据内容与医疗健康领域研究相关。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、影响因素分析、疾病诊断等研究。
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，如脑卒中风险预测模型的构建、不同风险因素对卒中发生的影响分析、以及流行病学研究等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司等提供数据支持，尤其是在风险评估、患者预警、个性化健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策的制定，如优化医疗资源分配、改进卒中预防策略等。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业的教学辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中风险评估和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生的潜在规律，并构建预测模型，帮助实现对高危人群的早期识别和干预。
