脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-nimaazizi
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, 临床分析, 健康管理, 数据挖掘
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（Stroke）相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一份静态的患者信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常被认为来自全球范围内的医疗机构或研究项目。
数据维度：数据集包括患者的个人信息、健康状况和生活习惯等多个维度，具体字段包括：id（患者唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压）、heart_disease（心脏疾病）、ever_married（是否已婚）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住地类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（身体质量指数）、smoking_status（吸烟状况）和stroke（是否患有脑卒中，0表示否，1表示是）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，易于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源信息未在数据集中明确标注，但可用于医学研究和数据分析。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病分析和临床研究。
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：适用于医学、生物统计学和流行病学等领域的研究，如脑卒中风险因素分析、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在风险评估、疾病诊断、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病预防、资源优化和健康策略制定。
教育和培训：作为医学、数据科学和生物信息学等相关课程的案例分析和实训素材，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险预测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同因素与脑卒中发病风险之间的关系，并构建预测模型，以实现对高危人群的早期识别和干预，从而改善患者预后。
