脑卒中风险预测数据集StrokePredictionDataset-pratyushnishchal
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跨度，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，可推断为全球范围内的通用数据。
数据维度：数据集包含“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”（身体质量指数）、“smoking_status”（吸烟状况）和“stroke”（是否发生脑卒中）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为stroke prediction dataset.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于研究与分析脑卒中相关的风险因素。
该数据集适合用于研究脑卒中的预测模型构建、风险因素分析和疾病相关性探索。
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，例如脑卒中风险预测模型构建、不同风险因素对卒中发生的影响分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、患者健康管理、医疗决策支持等领域。
决策支持：支持医疗机构和相关部门进行疾病预防策略制定，优化医疗资源配置，提升公共卫生服务水平。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解疾病风险评估、机器学习模型应用。
此数据集特别适合用于探索脑卒中的高危人群特征，构建预测模型，帮助实现早期干预和风险管理，从而降低脑卒中的发病率和死亡率。
