脑卒中疾病预测数据集StrokeDiseasePredictionDataset-dharshanadhanendran
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中，疾病预测，数据集，医学研究，机器学习，健康数据分析，临床研究，公共卫生
数据概述：该数据集包含来自多个医疗机构的脑卒中病例数据，记录了患者的详细信息和病情数据，适用于脑卒中的预测和研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个地区的医疗机构，包括城市和农村地区的医院。
数据维度：数据集包括年龄，性别，高血压，心脏病，糖尿病，吸烟情况，饮酒情况，体重指数（BMI），血糖，胆固醇，心率，身体质量指数等多个变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个医疗机构的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，健康数据分析和机器学习等领域，特别是在脑卒中预测，风险因素分析等方面具有重要应用价值。
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：适用于脑卒中风险因素分析，疾病发展机制研究等医学研究，如高血压，糖尿病与脑卒中之间的关系研究。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在患者风险评估，疾病预防和治疗方案制定方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和实施，帮助相关部门优化脑卒中预防和治疗策略。
教育和培训：作为医学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中疾病预测和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索脑卒中预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的疾病预测，制定有效的预防和治疗策略，提升公共卫生水平。
