心血管疾病风险评估数据集CardiovascularDiseaseRiskAssessmentDataset-mdabdullahalsiddik
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险评估, 健康, 机器学习, 数据分析, 流行病学, 公共卫生, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了影响心血管疾病的多种因素，用于疾病风险评估与相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作某一时期的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种人口特征，可以进行不同人群的风险对比分析。
数据维度：数据集包括18个字段，涵盖了心血管疾病（HeartDisease）、身体质量指数（BMI）、吸烟（Smoking）、饮酒（AlcoholDrinking）、中风（Stroke）、身体健康状况（PhysicalHealth）、心理健康状况（MentalHealth）、行走困难（DiffWalking）、性别（Sex）、年龄段（AgeCategory）、种族（Race）、糖尿病（Diabetic）、身体活动（PhysicalActivity）、总体健康状况（GenHealth）、睡眠时间（SleepTime）、哮喘（Asthma）、肾病（KidneyDisease）、皮肤癌（SkinCancer）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Heart Disease.csv，方便数据导入和分析。
该数据集适用于心血管疾病风险预测模型构建、影响因素分析以及公共卫生政策研究。
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、公共卫生和医学研究，例如疾病风险因素分析、疾病预测模型构建、不同人群健康差异研究等。
行业应用：可用于医疗健康行业，如健康管理平台，保险公司等，用于风险评估、个性化健康建议等。
决策支持：支持公共卫生部门制定疾病预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解疾病风险评估方法和数据分析技巧。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与多种生活方式和健康状况之间的关联，帮助用户构建风险预测模型，提升疾病预防与管理水平。
