脑卒中风险预测医疗数据集StrokeRiskPredictionHealthcareDataset-berkkarata
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, 流行病学, 临床数据, 数据分析, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者健康数据，记录了与脑卒中（Stroke）相关的多种临床与生活方式因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含了不同居住地类型的患者信息，可作通用数据集使用。
数据维度：数据集包括“id”（患者唯一标识符）、“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“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”（吸烟状态）和“stroke”（是否发生脑卒中，0代表未发生，1代表发生）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断等研究。
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：适用于医疗健康、流行病学、生物统计学等领域的学术研究，例如脑卒中发病机制研究、危险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可为医疗机构、保险公司等提供数据支持，尤其是在风险评估、患者管理、疾病预防等方面。
决策支持：支持医疗决策制定，例如辅助医生进行疾病诊断、制定个性化治疗方案、优化医疗资源配置等。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险因素，并进行数据分析与建模。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发病与多种因素之间的关联关系，构建预测模型，从而提升对脑卒中的早期识别和预防能力。
