脑卒中风险预测分析数据集BrainStrokeRiskPredictionAnalysis-nirmalgaud
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 流行病学, 临床特征, 人口统计
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（脑中风）相关的患者信息，用于风险预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的患者临床信息快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含了反映患者生活习惯、健康状况等多种信息。
数据维度：包括以下关键字段：性别（gender）、年龄（age）、高血压病史（hypertension）、心脏病史（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）、身体质量指数（bmi）、吸烟状态（smoking_status）以及是否发生脑卒中（stroke）。
数据格式：CSV 格式，文件名为brain_strokecsv，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，已进行结构化整理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、影响因素分析等研究。
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，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病预后评估等。
行业应用：为医疗机构、保险公司等提供数据支持，用于风险评估、患者管理、健康干预策略制定。
决策支持：支持医疗决策、健康管理方案的优化，帮助提高脑卒中预防和治疗效果。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生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影响脑卒中发生的关键因素，构建预测模型，从而实现对高危人群的早期识别和干预。
