心血管疾病风险评估数据集CardiovascularDiseaseRiskAssessmentDataset-congo43
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险评估, 健康数据, 机器学习, 数据分析, 公共卫生, 疾病预测, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自公共健康调查的数据，记录了个体的心血管疾病风险相关因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为近期调查结果的快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为某个国家或地区的抽样调查数据。
数据维度：数据集包括“HeartDiseaseorAttack”（是否患有心血管疾病或心脏病发作）、“HighBP”（高血压）、“HighChol”（高胆固醇）、“CholCheck”（胆固醇检查）、“BMI”（身体质量指数）、“Smoker”（吸烟）、“Stroke”（中风）、“Diabetes”（糖尿病）、“PhysActivity”（身体活动）、“Fruits”（水果摄入）、“Veggies”（蔬菜摄入）、“HvyAlcoholConsump”（重度饮酒）、“AnyHealthcare”（是否有医疗保险）、“NoDocbcCost”（因费用问题无法就医）、“GenHlth”（总体健康状况）、“MentHlth”（心理健康状况）、“PhysHlth”（身体健康状况）、“DiffWalk”（行走困难）、“Sex”（性别）、“Age”（年龄）、“Education”（教育程度）、“Income”（收入）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_disease.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的健康调查，经过整理和标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、影响因素分析以及公共卫生研究。
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：适用于流行病学、公共卫生、医学等领域的研究，如心血管疾病风险因素分析、疾病预测模型构建等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理方案制定等方面具有实用价值。
决策支持：支持公共卫生机构的疾病防控策略制定，以及医疗资源分配的优化。
教育和培训：作为医学、统计学、数据科学等相关课程的教学辅助材料，帮助学生理解疾病风险因素分析和预测模型的构建。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与多种风险因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化健康管理策略。
