脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-tonmoydas94
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 卒中预测, 医疗健康, 风险评估, 机器学习, 疾病预测, 数据分析, 临床特征
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了关于脑卒中（中风）风险相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态患者信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，通常代表一般人群的卒中风险特征。
数据维度：数据集包括患者的多种临床特征，如年龄、性别、高血压、心脏病史、婚姻状况、工作类型、居住地类型、平均血糖水平、BMI、吸烟状况以及是否发生过脑卒中等。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病相关因素分析等研究。
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：适用于医学研究和公共卫生领域，用于分析脑卒中的风险因素、构建卒中预测模型等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构进行风险管理、优化医疗资源配置，以及制定针对性的预防策略。
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，帮助学生理解疾病风险预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索不同临床特征与脑卒中发生之间的关系，帮助用户构建预测模型、提高对脑卒中风险的认知，从而改善患者健康管理。
