心血管疾病风险评估数据集CardiovascularDiseaseRiskAssessment-addisbelayneh
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 疾病预测, 风险评估, 机器学习, 医学分析, 临床数据, 健康管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自健康调查与临床研究的数据，记录了与心血管疾病相关的多种风险因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一份关于心血管疾病风险因素的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种常见的心血管疾病风险因素，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多项心血管疾病相关的风险指标，包括年龄、性别、血压、胆固醇水平、运动习惯、吸烟情况、家族病史、糖尿病、BMI、高血压、低HDL胆固醇、高LDL胆固醇、饮酒量、压力水平、睡眠时长、糖摄入量、甘油三酯水平、空腹血糖、CRP水平、同型半胱氨酸水平，以及心血管疾病状态（是否患病）。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_disease.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于健康调查与临床研究，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于心血管疾病的风险预测、疾病诊断辅助和相关研究。
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：适用于心血管疾病风险预测、疾病相关性研究、风险因素分析等方面的学术研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估模型构建、个性化健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行疾病风险预警、健康干预策略的制定，提升健康管理水平。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解心血管疾病的风险因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的发生机制，构建预测模型，优化疾病预防策略，从而改善公众健康。
