心血管疾病风险预测弗雷明汉数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamDataset-anggafahri
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 医疗健康, 流行病学, 机器学习, 数据分析, 公共卫生, 弗雷明汉心脏研究
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的心血管疾病相关信息，用于预测未来十年内发生冠心病（CHD）的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但基于弗雷明汉心脏研究，推测为20世纪后期至今的数据。
地理范围：数据主要来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：包括性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟状况（currentSmoker）、每日吸烟量（cigsPerDay）、是否服用降压药（BPMeds）、是否发生过中风（prevalentStroke）、是否患有高血压（prevalentHyp）、是否患有糖尿病（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、体重指数（BMI）、心率（heartRate）、葡萄糖（glucose）以及十年冠心病患病情况（TenYearCHD）等多个变量。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，便于统计分析和模型构建。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，该研究是流行病学领域的重要研究之一，提供了大量的心血管疾病相关数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、疾病风险因素分析等研究。
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、疾病预测模型构建等研究，例如探索不同风险因素对心血管疾病的影响。
行业应用：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、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构制定疾病预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解心血管疾病风险因素，并进行数据分析和建模。
此数据集特别适合用于构建心血管疾病风险预测模型，并探索不同风险因素对疾病发生的影响，从而帮助用户实现对心血管疾病风险的早期预警和预防。
