乳腺癌患者生存分析数据集BreastCancerPatientSurvivalAnalysis-tanadolsrisintron
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 生存分析, 医疗健康, 肿瘤学, 预后预测, 临床数据, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含乳腺癌患者的临床数据，记录了患者的年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期、淋巴结状态、分化程度、肿瘤大小、激素受体状态、区域淋巴结检查情况、生存时间等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但记录了患者的生存时间（以月为单位）。
地理范围：数据来源未明确，但包含了关于乳腺癌患者的通用临床信息。
数据维度：包括年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期（T、N、6th）、分化程度、分级、A期、肿瘤大小、雌激素状态、孕激素状态、区域淋巴结检查、区域淋巴结阳性、生存月数和生存状态等关键临床变量。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast_Cancercsv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于研究乳腺癌患者的生存预后。该数据集适用于生存分析、风险预测和临床研究。
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：适用于肿瘤学、生物统计学和临床研究，用于研究影响乳腺癌患者生存的因素，如肿瘤特征、治疗方案等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在预测患者预后、制定个性化治疗方案等方面。
决策支持：支持临床医生进行风险评估和治疗决策，优化患者管理。
教育和培训：作为生物统计学、医学统计学和数据科学课程的案例，帮助学生理解生存分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌患者的生存规律，分析不同因素对生存期的影响，构建预测模型，从而提升临床决策的科学性和有效性。
