全球健康寿命预测数据集GlobalHealthLifeExpectancyPredictionDataset-lielsinn
数据来源：互联网公开数据
标签：健康, 寿命, 预测, 流行病学, 公共卫生, 机器学习, 发展状况, 人口统计
数据概述：
该数据集包含来自世界卫生组织（WHO）的数据，记录了全球范围内不同国家和地区的健康相关指标，以及对应的预期寿命数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2000年至2015年。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区。
数据维度：数据集包括国家/地区、年份、健康状况（如成人死亡率、婴儿死亡率、乙肝覆盖率、麻疹发病率、BMI、五岁以下儿童死亡率、脊髓灰质炎疫苗接种率、白喉疫苗接种率、艾滋病患病率等）、经济指标（如人均GDP、人口数量、政府卫生支出）以及教育水平（如平均受教育年限）等多个维度的数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。 train.csv用于训练模型，test.csv包含用于预测的特征数据，sample_submission.csv提供了提交结果的格式。
来源信息：数据来源于世界卫生组织（WHO）及其他公开数据源，数据已进行清洗和整理，确保数据质量。
该数据集适合用于健康领域的研究，特别是关于影响预期寿命的因素分析和预测建模。
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：适用于流行病学、公共卫生、健康经济学等领域的学术研究，如探究不同因素对预期寿命的影响、不同国家/地区健康状况的对比分析、健康政策评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业、保险行业、政府部门提供数据支持，特别是在制定健康政策、评估医疗资源分配、预测人口健康趋势等方面。
决策支持：支持政府部门和国际组织进行健康领域的决策制定，例如制定疾病防控策略、优化医疗资源配置、改善公共卫生服务等。
教育和培训：作为流行病学、生物统计学、数据科学等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员深入理解健康相关数据分析和预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响健康寿命的多种因素之间的关系，并建立预测模型，以支持健康领域的决策和干预措施。
