心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-soufianezemrani
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, 健康数据, 临床分析, 预测模型, 生物医学, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，记录了影响心血管疾病（CVD）风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但通常用于分析静态横截面数据。
地理范围：数据来源于特定人群，未明确指出具体地理位置，但可以用于分析不同人群的心血管疾病风险因素。
数据维度：数据集包括多个与心血管健康相关的指标，例如年龄、性别、教育程度、吸烟情况、每日吸烟量、是否使用降压药、是否有中风史、是否有高血压、是否有糖尿病、总胆固醇、收缩压、舒张压、BMI、心率、血糖，以及10年内发生冠心病（CHD）的风险。
数据格式：CSV格式，文件名为cardio.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据可能来源于医学研究或健康调查，已进行初步的标准化和清洗。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、影响因素分析以及构建预测模型。
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的学术研究，如风险预测模型构建、影响因素分析、不同人群风险对比等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、患者健康管理、个性化医疗等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构的决策制定，优化疾病预防策略，提升患者健康水平。
教育和培训：作为医学、生物统计学、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风险评估与预测。
此数据集特别适合用于探索影响心血管疾病发生的关键因素，构建预测模型，以及评估不同干预措施对心血管健康的影响，最终帮助改善公众健康。
