乳腺癌患者生存分析数据集BreastCancerPatientSurvivalAnalysis-dipusharma1720
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 生存分析, 肿瘤学, 医疗数据, 临床研究, 预后预测, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的乳腺癌患者的临床信息，记录了患者的各项生理指标、肿瘤特征以及生存状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，通常被视为一个静态的横截面数据集，用于分析特定时间点的患者信息。
地理范围：数据来源未明确，但根据数据内容推测，可能来源于医疗机构或研究中心。
数据维度：数据集包含多个与乳腺癌相关的临床变量，如年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期（T Stage, N Stage, 6th Stage）、肿瘤分化程度、肿瘤大小、激素受体状态（雌激素和孕激素）、淋巴结检查情况、生存月数和生存状态等。
数据格式：CSV格式，文件名为Breast_Cancer.csv，便于数据分析和处理。数据已经过清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适用于乳腺癌相关的研究，包括生存分析、预后预测、以及探索肿瘤特征与患者生存之间的关系。
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、流行病学和生物统计学等领域的学术研究，如乳腺癌的生存分析、风险因素评估、预后模型的构建等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在临床决策支持系统、患者管理和个性化治疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构和研究人员进行临床决策，评估治疗方案的有效性，并优化患者的护理方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学和数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用生存分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌患者的生存规律，预测患者的生存时间，并识别影响生存的关键因素，从而促进对乳腺癌的深入理解和有效治疗。
