脑卒中风险预测医疗数据集StrokeRiskPredictionHealthcareDataset-muhammadumerfayyaz
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 疾病预测, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 流行病学, 医疗诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者健康数据，记录了影响脑卒中（中风）发生的相关因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一段时间内的患者横截面数据。
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数据（Urban, Rural）。
数据维度：数据集包括以下关键字段：id（患者唯一标识），gender（性别），age（年龄），hypertension（高血压史），heart_disease（心脏病史），ever_married（婚姻状况），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），stroke（是否发生过脑卒中）。
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：数据来源于医疗健康领域，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病因素分析等相关研究，以及在数据挖掘和机器学习领域中的应用。
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、流行病学、公共卫生等领域的研究，如脑卒中风险因素分析、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：支持医疗机构和公共卫生部门制定针对性的预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业课程的教学案例，帮助学生理解疾病预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同健康因素与脑卒中发生之间的关联，从而提高对脑卒中风险的预测能力，优化患者的健康管理。
