心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-charlie1191
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, 健康管理, 疾病诊断, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自多个国家/地区的心血管疾病相关健康数据，用于评估个体患心血管疾病的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据来自多个国家，包括但不限于德国、埃及、西班牙等。
数据维度：数据集包含多项与心血管健康相关的指标，涵盖人口统计学特征、生活方式、病史、生理指标、医疗资源可及性等，具体包括：国家（Country）、年龄（Age）、性别（Gender）、胆固醇水平（Cholesterol_Level）、血压（Blood_Pressure）、吸烟史（Smoking_History）、饮酒量（Alcohol_Consumption）、身体活动水平（Physical_Activity）、肥胖程度（Obesity）、糖尿病（Diabetes）、家族病史（Family_History）、压力水平（Stress_Levels）、饮食习惯（Dietary_Habits）、心脏病发作史（Heart_Attack_History）、胸痛（Chest_Pain）、运动诱发型心绞痛（Exercise_Induced_Angina）、静息心电图（Resting_ECG）、最大心率（Max_Heart_Rate_Achieved）、血栓形成（Thalassemia）、高密度脂蛋白胆固醇（HDL_Cholesterol）、低密度脂蛋白胆固醇（LDL_Cholesterol）、甘油三酯（Triglycerides）、心血管疾病风险等级（Heart_Disease_Risk）、用药依从性（Medication_Adherence）、城市化程度（Urbanization_Level）、空气污染暴露（Air_Pollution_Exposure）、医疗保健可及性（Access_To_Healthcare）、教育水平（Education_Level）、收入水平（Income_Level）以及心脏病发作结果（Heart_Attack_Outcome）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开医疗健康数据库，已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、疾病预后分析以及医疗健康领域的深入研究。
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、预测模型构建等医学研究，以及公共卫生领域的疾病预防策略研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于医院、健康管理机构的患者风险评估、个性化健康管理方案制定等。
决策支持：支持医疗决策制定，如疾病筛查方案优化、医疗资源分配等。
教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病相关知识。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病风险因素之间的复杂关系，构建预测模型，并评估不同干预措施对心血管健康的影响，从而提升疾病预防和管理的效率。
