心血管疾病风险评估数据集CardiovascularDiseaseRiskAssessmentDataset-yeasiny71
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险评估, 疾病预测, 医疗健康, 公共卫生, 机器学习, 数据分析, 健康行为
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了与心血管疾病相关的多种因素，旨在用于疾病风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，可视为一份静态的健康调查数据集。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但根据数据内容推测，可能来源于某个国家或地区的健康调查。
数据维度：数据集包括18个关键字段，涵盖心血管疾病诊断结果（HeartDisease）、身体质量指数（BMI）、吸烟情况（Smoking）、饮酒情况（AlcoholDrinking）、中风史（Stroke）、身体健康状况（PhysicalHealth）、精神健康状况（MentalHealth）、行走困难（DiffWalking）、性别（Sex）、年龄段（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）、哮喘病史（Asthma）、肾病史（KidneyDisease）和皮肤癌史（SkinCancer）。
数据格式：CSV格式，文件名为Heart Disease.csv，方便进行数据处理与分析。
该数据集适用于心血管疾病风险因素分析、疾病预测模型构建和公共卫生研究。
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：适用于心血管疾病的病因学研究、风险因素分析、疾病预测模型构建等，以及探索不同因素对心血管健康的影响。
行业应用：可用于医疗健康行业，例如为医疗机构提供风险评估工具，辅助医生进行疾病诊断和预防。
决策支持：支持公共卫生部门制定疾病预防策略，优化健康管理方案，以及评估健康干预措施的效果。
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与研究素材，帮助学生和研究人员理解心血管疾病风险因素，并进行数据分析和建模实践。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素，构建预测模型，并为改善公众健康提供数据支持。
