心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-hakim11
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 医学, 机器学习, 健康数据, 临床分析, 数据挖掘, 生物统计
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的健康数据，记录了与心血管疾病相关的多种因素。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。
地理范围：数据未限制特定地理区域，可能来自多个国家或地区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括：患者ID，年龄，性别，胆固醇，血压，心率，糖尿病史，家族史，吸烟史，肥胖程度，饮酒习惯，每周运动时长，饮食习惯，既往心脏问题，用药情况，压力水平，每日久坐时间，收入，BMI，甘油三酯，每周身体活动天数，每日睡眠时长，国家，大洲，半球。
数据格式：CSV格式，提供了结构化的数据，便于统计分析和模型构建。
来源信息：数据来源于开放数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、医学研究和健康管理。
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，特别是心血管疾病的风险因素分析、疾病预测模型的构建与评估。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，如辅助医生进行疾病风险评估、个性化健康管理方案的制定。
决策支持：支持医疗机构和健康管理部门进行数据驱动的决策，如优化医疗资源配置、制定预防策略。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生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探索心血管疾病的潜在影响因素，构建预测模型，并评估不同干预措施对健康的影响。
