心理健康状况分析数据集MentalHealthStatusAnalysis-leelasolomon
数据来源：互联网公开数据
标签：心理健康, 情绪分析, 压力评估, 职业人群, 学生群体, 数据挖掘, 机器学习, 问卷调查
数据概述：
该数据集包含来自调查问卷的心理健康相关数据，记录了参与者的个人信息、生活习惯、学习/工作压力、以及心理健康状况等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态调查结果。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推测收集自不同地区的人群。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
id：参与者编号；
Gender：性别；
Age：年龄；
City：居住城市；
Working Professional or Student：工作者或学生；
Profession：职业；
Academic Pressure：学业压力；
Work Pressure：工作压力；
CGPA：平均绩点（仅限学生）；
Study Satisfaction：学习满意度（仅限学生）；
Job Satisfaction：工作满意度；
Sleep Duration：睡眠时长；
Dietary Habits：饮食习惯；
Degree：学位；
Have you ever had suicidal thoughts ?：是否有过自杀念头；
Work/Study Hours：工作/学习时长；
Financial Stress：经济压力；
Family History of Mental Illness：家族精神疾病史。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于调查问卷，经过结构化处理。
该数据集适合用于心理健康相关的研究与分析，以及情绪识别、压力预测等机器学习模型的构建。
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：适用于心理学、社会学和公共卫生等领域的研究，例如分析不同人群的心理健康状况、探索影响心理健康的因素等。
行业应用：可以为心理咨询机构、健康管理平台等提供数据支持，用于评估用户心理健康风险、个性化推荐干预方案等。
决策支持：支持政府部门制定心理健康相关的政策，优化社会心理健康服务。
教育和培训：作为心理学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心理健康相关的因素。
此数据集特别适合用于探索心理健康与生活方式、工作/学习压力之间的关系，从而帮助用户更好地了解和改善自身心理健康状况。
