乳腺癌患者生存分析数据集BreastCancerPatientSurvivalAnalysis-aigerimnurlanova
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 生存分析, 肿瘤学, 医学, 预后, 临床数据, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的乳腺癌患者临床数据，记录了患者的年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期、淋巴结状态、肿瘤大小、激素受体状态、淋巴结检查情况、生存时间等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为对特定时间段内患者的临床记录。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为针对特定人群的临床案例。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期（T Stage, N Stage）、病理分级、肿瘤大小、激素受体状态（雌激素受体、孕激素受体）、区域淋巴结检查数量、阳性淋巴结数量、生存月数以及生存状态（Alive/Dead）。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast_Cancercsv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理，适用于医学研究和疾病预后分析。
该数据集适合用于乳腺癌患者的生存分析、预后因素研究和预测模型的构建。
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：适用于肿瘤学、医学统计学等领域的学术研究，如探索影响乳腺癌患者生存期的关键因素、构建生存预测模型等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在肿瘤患者的风险评估、个性化治疗方案制定、临床决策支持等方面。
决策支持：支持医疗机构和科研团队进行疾病风险评估和治疗方案优化。
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预后分析。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌患者的生存规律，为临床医生和研究人员提供有价值的参考，以改善患者的治疗效果和生存质量。
