心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-priyansupanda
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 健康数据, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 疾病预测, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的健康调查数据，记录了与心血管疾病相关的多种健康指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的健康状况快照。
地理范围：数据未明确标注具体地区，但涵盖了多种人口特征，具有一定的普适性。
数据维度：包括“HeartDisease”（心脏病患病情况）、“BMI”（身体质量指数）、“Smoking”（吸烟情况）、“AlcoholDrinking”（饮酒情况）、“Stroke”（中风史）、“PhysicalHealth”（身体健康状况）、“MentalHealth”（心理健康状况）、“DiffWalking”（行走困难）、“Sex”（性别）、“AgeCategory”（年龄分组）、“Race”（种族）、“Diabetic”（糖尿病史）、“PhysicalActivity”（身体活动情况）、“GenHealth”（总体健康状况）、“SleepTime”（睡眠时长）、“Asthma”（哮喘史）、“KidneyDisease”（肾病史）、“SkinCancer”（皮肤癌史）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_data_2.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但经过了清洗和整理，适用于数据分析和机器学习模型训练。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康状况分析和疾病相关性研究。
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：适用于医学、公共卫生和流行病学领域的学术研究，例如心血管疾病风险因素分析、疾病预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗保健行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断等方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定相关健康政策，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业课程的教学案例，帮助学生理解疾病风险因素、掌握数据分析和建模方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与多种健康指标之间的关系，帮助用户构建风险预测模型，提升疾病预防和健康管理水平。
