脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-razzanyoni
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 疾病诊断, 机器学习, 流行病学, 数据分析, 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，记录了影响个体脑卒中（中风）风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为关于特定人群的横断面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，一般推测为特定医疗机构或研究项目收集的数据。
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）、“heart_disease”（心脏病）、“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”（吸烟状况）和“stroke”（是否发生脑卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于学术研究和数据分析。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、影响因素分析和疾病诊断模型构建。
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、医疗健康数据分析等领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建、疾病发生机制研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理、医疗辅助诊断等方面。
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，提高患者健康管理水平。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解疾病风险因素，掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生的潜在规律，构建预测模型，从而实现对高危人群的早期识别和干预，降低疾病负担。
