心血管疾病风险预测弗雷明汉心脏研究数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamHeartStudyDataset-syammultimedia
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，风险预测，医学，流行病学，机器学习，健康，临床数据，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究（Framingham Heart Study）的数据，记录了参与者的心血管健康状况及相关风险因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但反映了该研究在特定时间段内收集的健康信息，可用于静态分析。
地理范围：数据来源于弗雷明汉心脏研究，主要涉及美国马萨诸塞州弗雷明汉镇的居民。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如：
性别 (male)
年龄 (age)
教育程度 (education)
吸烟情况 (currentSmoker, cigsPerDay)
血压药物使用 (BPMeds)
既往中风史 (prevalentStroke)
高血压史 (prevalentHyp)
糖尿病史 (diabetes)
总胆固醇 (totChol)
收缩压 (sysBP)
舒张压 (diaBP)
身体质量指数 (BMI)
心率 (heartRate)
葡萄糖水平 (glucose)
十年内发生冠心病的风险 (TenYearCHD)
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，方便数据处理和统计分析。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，这是一项长期、大规模的流行病学研究，旨在识别心血管疾病的风险因素。该数据集已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、医学研究和数据挖掘。
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、流行病学研究、临床医学研究等。
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、疾病预防、个性化医疗等领域。
决策支持：支持医疗机构和健康管理部门进行风险评估、制定健康干预策略。
教育和培训：作为医学、统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病的风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估心血管疾病风险预测模型，探索不同风险因素对疾病发生的影响，并为改善公众健康提供数据支持。
