脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-louistiao
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, 临床分析, 人口统计, 疾病诊断, 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，记录了影响脑卒中（Stroke，又称中风）发生的相关因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一次性横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据集的属性推测可能来源于某个医疗机构或特定社区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“id”（个体标识）、“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”（居住类型）、“avg_glucose_level”（平均血糖水平）、“bmi”（身体质量指数，Body Mass Index，BMI）、“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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，但已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、影响因素分析和临床辅助决策支持。
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、流行病学、数据科学等领域的研究，如脑卒中发病机制研究、风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司、健康管理机构等提供数据支持，特别是在患者风险评估、个性化健康管理、疾病预防等方面。
决策支持：支持临床医生进行脑卒中风险评估和辅助诊断，帮助制定个性化的治疗方案和预防策略。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等专业课程的教学案例，帮助学生理解脑卒中风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同人口统计学特征、生活方式和健康状况与脑卒中发生风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对高危人群的早期识别和干预，从而改善患者预后。
