心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-zoyafarheen
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 医疗健康, 风险预测, 临床数据, 机器学习, 数据分析, 疾病诊断, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者健康数据，记录了与心血管疾病相关的多种生理指标和生活习惯，用于心血管疾病风险预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的患者健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据涵盖了多种种族和民族，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：
id：患者唯一标识符；
age：患者年龄；
gender：患者性别；
height：患者身高；
weight：患者体重；
ap_hi：收缩压；
ap_lo：舒张压；
cholesterol：胆固醇水平；
gluc：葡萄糖水平；
smoke：是否吸烟；
alco：是否饮酒；
active：是否活跃；
cardio：是否患有心血管疾病（目标变量）；
Employment：就业状况；
Race：种族；
Ethnicity：民族。
数据格式：CSV格式，文件名为SDH_final_train.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于医疗健康领域，已进行初步的整理和清洗。
该数据集特别适合用于心血管疾病风险预测模型的构建和评估，以及相关疾病的深入分析。
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：适用于医学研究、流行病学研究以及心血管疾病相关的学术研究，例如疾病风险因素分析、疾病预测模型的构建与优化等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断等领域。
决策支持：支持医疗机构的疾病风险管理、患者健康管理策略的制定，以及医疗资源配置的优化。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员了解心血管疾病相关的风险因素，并进行数据分析和建模实践。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与多种生理指标、生活习惯之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升疾病风险评估的准确性。
