心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-mohamedmustafashaban
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 流行病学, 健康管理, 临床预测
数据概述：
该数据集包含关于患者心血管疾病风险预测的相关数据，记录了患者的各项生理指标、生活习惯以及心血管疾病发病史等信息，用于评估个体患心脏病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含来自不同国家和地区的数据，如阿根廷、加拿大、法国等。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了患者的基本信息（如年龄、性别）、生理指标（如胆固醇、血压、心率、BMI）、生活习惯（如吸烟、饮酒、饮食、运动、睡眠）、家族病史、用药情况、心理压力、收入等，以及最终的心脏病发病风险（Heart Attack Risk）。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_attack_prediction_dataset.csv，方便进行数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的医疗健康数据集，经过整理和清洗，可直接用于风险预测模型的构建和评估。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、临床辅助决策、健康管理研究等。
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、流行病学研究等学术研究，以及对不同国家和地区心血管疾病发病情况的对比研究。
行业应用：可以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、患者预后预测等领域。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构制定更精准的疾病预防和治疗方案，提高医疗资源的使用效率。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉心血管疾病相关数据，掌握风险预测模型构建方法。
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，从而实现对个体患病风险的早期预警和干预，提高整体健康水平。
