心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-navink25
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, 临床数据, 公共卫生, 医学研究, 流行病学, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究的数据，记录了参与者的心血管健康相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但基于弗雷明汉心脏研究的背景，可以推断为多个年份的随访数据。
地理范围：数据来源于美国马萨诸塞州的弗雷明汉市。
数据维度：数据集包括性别（Sex）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker、cigsPerDay）、血压药物使用情况（BPMeds）、既往中风史（prevalentStroke）、高血压史（prevalentHyp）、糖尿病史（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、身体质量指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose）以及十年内发生冠心病的风险（TenYearCHD）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的弗雷明汉心脏研究，已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、疾病风险因素分析和公共卫生研究。
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、预测模型构建、临床医学研究、流行病学调查等领域的学术研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于疾病风险评估、个性化健康管理、健康保险定价等。
决策支持：支持医疗机构和政府部门在疾病预防、健康管理和公共卫生政策制定方面的决策。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素。
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，并评估个体未来十年内发生冠心病的风险，从而为疾病预防和健康管理提供依据。
