心血管疾病风险评估数据集CardiovascularDiseaseRiskAssessment-ajmaljoy
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 健康风险, 身体质量指数, 行为因素, 健康评估, 数据分析, 机器学习, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的健康调查数据，记录了与心血管疾病相关的多种健康指标和生活方式因素，用于评估个体患心血管疾病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一次性或横断面调查数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测可能源于特定人群或地区。
数据维度：包括心血管疾病患病情况（HeartDisease）、身体质量指数（Body Mass index）、吸烟情况（Smoking）、饮酒情况（AlcoholDrinking）、中风史（Stroke）、身体健康状况（PhysicalHealth）、心理健康状况（MentalHealth）、行走困难（DiffWalking）、性别（Gender）、年龄组（AgeCategory）、种族（Race）、糖尿病史（Diabetic）、身体活动情况（PhysicalActivity）、总体健康状况（GenHealth）、睡眠时间（SleepTime）、哮喘史（Asthma）、肾病史（KidneyDisease）和皮肤癌史（SkinCancer）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的健康调查或研究，已进行结构化整理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、健康因素分析和公共卫生研究。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、健康行为与疾病关联性研究，以及基于机器学习的疾病预测模型构建。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、个性化健康管理、健康教育等领域。
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，以及开展针对特定人群的健康干预项目。
教育和培训：作为医学、公共卫生学、数据科学等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病的风险因素和预防策略。
此数据集特别适合用于探索不同健康因素对心血管疾病风险的影响，帮助用户构建预测模型、优化健康管理方案，并提升对心血管疾病的认知和预防水平。
