心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-abdelrhman87
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 临床数据, 健康管理, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的患者心血管健康相关数据，记录了影响心血管疾病风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，可能来源于多个地区或国家。
数据维度：包括25个字段，涵盖患者的基本信息、生活习惯、生理指标等，如Patient ID（患者ID），Age（年龄），Sex（性别），Cholesterol（胆固醇），Blood Pressure（血压），Heart Rate（心率），Diabetes（糖尿病），Family History（家族病史），Smoking（吸烟），Obesity（肥胖），Alcohol Consumption（饮酒），Exercise Hours Per Week（每周运动时长），Diet（饮食），Previous Heart Problems（既往心脏问题），Medication Use（用药），Stress Level（压力水平），Sedentary Hours Per Day（每日久坐时长），Income（收入），BMI（身体质量指数），Triglycerides（甘油三酯），Physical Activity Days Per Week（每周身体活动天数），Sleep Hours Per Day（每日睡眠时长），Country（国家），Continent（洲），Hemisphere（半球），以及Heart Attack Risk（心脏病发作风险）。
数据格式：CSV格式，文件名为modelcsv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康管理分析以及相关临床研究。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、疾病预测模型构建等相关研究。
行业应用：可应用于医疗健康行业，用于患者风险评估、个性化健康管理方案制定等。
决策支持：支持医疗机构的疾病预防策略制定、资源分配优化等决策。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解心血管疾病的风险因素和预测方法。
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，从而改善患者的健康管理和疾病预防。
