天气与心脏病风险预测数据集WeatherandHeartDiseaseRiskPredictionDataset-suhaninarang24
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病, 风险预测, 天气, 机器学习, 数据分析, 分类模型, 气象数据, 健康
数据概述：
该数据集包含两个子数据集，分别记录了天气数据和心脏病风险相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为静态数据。
地理范围：数据未明确地理范围，但可推断为与天气和健康相关的通用数据。
数据维度：
子数据集1（play.csv）：包含“day”（日期）、“outlook”（天气状况）、“temp”（温度）、“humidity”（湿度）、“wind”（风力）和“play”（是否适合户外活动）等字段。
子数据集2（heart.csv）：包含“male”（性别）、“age”（年龄）、“education”（教育程度）、“currentSmoker”（是否吸烟）、“cigsPerDay”（每日吸烟量）、“BPMeds”（是否服用降压药）、“prevalentStroke”（是否有中风史）、“prevalentHyp”（是否有高血压）、“diabetes”（是否有糖尿病）、“totChol”（总胆固醇）、“sysBP”（收缩压）、“diaBP”（舒张压）、“BMI”（身体质量指数）、“heartRate”（心率）、“glucose”（血糖）和“TenYearCHD”（十年内患冠心病风险）等字段。
数据格式：CSV格式，分别对应play.csv和heart.csv两个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索天气因素与心脏病风险之间的潜在关联，以及构建预测模型。
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：适用于气象学、医学和机器学习交叉领域的学术研究，例如探索天气变化对心血管健康的影响，建立心脏病风险预测模型等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助医生进行风险评估，或为健康管理App提供个性化建议。
决策支持：支持医疗机构和健康管理部门进行疾病预防和健康管理策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、医学统计等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于分析不同天气条件下个体心脏病风险的差异，并构建预测模型，从而提升对心血管疾病的预防和管理水平。
