心血管疾病风险评估数据集CardiovascularDiseaseRiskAssessmentDataset-aisadevries
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险评估, 流行病学, 健康数据, 机器学习, 数据分析, 健康管理, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自开源健康调查的数据，记录了影响心血管疾病风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但包含了多种人口统计学信息，如年龄、种族等。
数据维度：数据集包括心血管疾病诊断结果（HeartDisease），以及BMI、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（Sex）、年龄分组（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）、皮肤癌史（SkinCancer）等多个变量。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_2020_cleaned.csv，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，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、影响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预测、影响因素分析等流行病学研究，以及健康行为与健康结果之间的关系研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在风险评估、个性化健康管理和疾病预防方面。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门制定针对性的健康管理策略，优化资源配置。
教育和培训：作为生物统计学、医学信息学和数据科学等领域课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病的风险因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素，建立预测模型，并为健康管理提供数据支持。
