县癌症死亡率数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：癌症死亡率,县级别,公共卫生,健康数据,发病率,趋势分析,数据建模
数据概述：
本数据集提供了县级别的癌症死亡和发病率数据及相关变量的详细信息。数据包括年龄调整的死亡率、每年平均死亡人数、最近的癌症死亡率趋势、过去五年的死亡率趋势以及每年平均癌症死亡或发病计数。数据还包含了每个县的联邦信息处理标准（FIPS）代码。
此外，数据集指示每个县是否达到了目标死亡率为45.5的目标。为了进一步分析，数据集还捕获了癌症死亡或发病率的最近趋势。
数据集中包含的death.csv文件提供了关于县级别癌症死亡率及相关变量的详细信息。相比之下，incd.csv文件则包含了县级别癌症发病率数据及相关变量。
为了提供更多的背景信息和对包含数据点的理解，还有一个名为cancer_data_notes.csv的文件。该文件提供了对数据集中使用的各种癌症数据方面的信息性注释和解释。
请注意，本数据集描述主要用于基于Python编程语言的线性回归分析 walkthrough。它强调了如何正确地获取和导入数据，然后进行数据准备步骤，如探索性分析。walkthrough还涵盖了模型选择及重要的模型诊断措施。
重要的是要记住，本示例是在使用这些来自cancer.gov和美国人口调查局社区调查数据的各个数据集的基础上，第一次尝试创建多元普通最小二乘回归模型。该基线模型便于与未来版本进行比较，这些版本旨在进行改进或细化。
数据集中包含的列包括县名及其对应的FIPS代码——由联邦信息处理标准（FIPS）编写的标准化编码系统。此外，"Met Objective of 45.5? (1)"列表示特定县是否达到了目标死亡率为45.5。
总体而言，该数据集旨在为不同地区的县级别癌症死亡和发病率提供有价值的见解，为政策制定者、研究人员和医疗保健专业人士提供分析和决策所需的重要信息。
数据用途概述：
该数据集适用于癌症死亡率趋势分析、癌症发病率研究、公共卫生决策支持等多种场景。研究人员可以使用此数据进行时间序列分析，了解癌症死亡率在不同地区的历史变化；政策制定者可以基于数据评估公共卫生政策的有效性；医疗保健机构可以利用数据识别需要额外资源或干预的地区。
此外，数据集还适合用于教育培训，帮助学习者理解癌症死亡率和发病率的动态变化规律。
举例：
1. 确定达到目标死亡率的县：使用数据集识别达到或未达到45.5%目标死亡率阈值的县。查找标记为True或False的"Met Objective of 45.5? (1)"条目。
2. 分析年龄调整的死亡率：使用提供的年龄调整死亡率值比较不同县的年龄调整死亡率。
3. 研究每年平均死亡人数：使用每年平均死亡人数作为参考点，检查和比较每年癌症死亡的平均年度计数和趋势。
4. 评估最近趋势：通过分析Recent Trend, Recent Trend (2)和Recent 5-Year Trend (2) in Death Rates列中的数据，评估癌症死亡率或发病率的最近趋势。这些列提供了癌症死亡率或发病率随时间变化的信息。
5. 比较县：利用数据集根据癌症死亡率和相关变量比较县。通过查找平均年度计数、年龄调整死亡率或最近趋势较低或较高的县，分析和理解导致这些差异的因素。
6. 上下文化数据：记住，该数据集提供县级别的癌症死亡率数据。除数据集中提供的变量外，还应考虑其他人口统计学和社会经济变量，如人口密度、收入水平、医疗服务可获得性。
研究想法：
1. 确定成功达到45.5%目标死亡率的县："Met Objective of 45.5? (1)"列指示每个县是否达到了这一目标。可以使用该信息分析和比较不同县管理癌症死亡率的成功率。
2. 分析癌症死亡率的最新趋势："Recent Trend (2)"和"Recent 5-Year Trend (2) in Death Rates"列提供了县级别癌症死亡率的最新趋势信息。通过分析这些趋势，研究人员或政策制定者可以识别癌症死亡率上升或下降的地区，并采取相应的行动。
3. 确定每年癌症死亡人数较高的县："Average Deaths per Year"列提供了每个县每年由于癌症死亡的平均人数信息。可以使用这些数据确定需要额外资源或干预的地区，以改善医疗服务并降低癌症相关死亡率。
致谢：
如果在研究中使用此数据集，请引用原作者。
数据源：
许可：
许可：数据集由作者享有版权
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