脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-muklisin
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 风险预测, 医疗健康, 疾病诊断, 机器学习, 数据分析, 临床特征, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的患者信息，记录了与脑卒中（Stroke）风险相关的多种临床特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为单点时间切面的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但从数据字段的语言环境推测可能源于印尼或东南亚地区。
数据维度：数据集包括以下关键字段：id_pasien（患者ID），jenis_kelamin（性别），umur（年龄），hipertensi（高血压），penyakit_jantung（心脏病），sudah_menikah（婚姻状况），jenis_pekerjaan（职业），jenis_tempat_tinggal（居住地类型），rata2_level_glukosa（平均血糖水平），bmi（身体质量指数），merokok（吸烟状况），stroke（是否发生脑卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为datatrain.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断、以及相关因素分析的研究。
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：适用于医学研究领域，用于探索脑卒中发病风险因素，评估不同因素对卒中发生的影响。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险预测、患者健康管理、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构的风险评估、临床决策，以及公共卫生领域的疾病预防策略制定。
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材料，用于培养学生的数据分析和建模能力。
此数据集特别适合用于构建脑卒中风险预测模型，评估不同因素对卒中发生的影响，并实现对高危人群的早期识别和干预。
