心血管疾病风险预测数据集HeartDiseaseRiskPredictionDataset-uzzalkumar
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, 疾病诊断, 健康管理, 数据分析, 机器学习, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自公开健康调查的数据，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：数据未标明具体时间，通常被视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了人口统计学、生活方式和健康状况等多种变量，适用于一般人群分析。
数据维度：数据集包括18个字段，涵盖了心血管疾病（HeartDisease）、身体质量指数（BMI）、吸烟情况（Smoking）、饮酒情况（AlcoholDrinking）、中风史（Stroke）、身体健康状况（PhysicalHealth）、精神健康状况（MentalHealth）、行走困难（DiffWalking）、性别（Sex）、年龄分段（AgeCategory）、种族（Race）、糖尿病史（Diabetic）、身体活动（PhysicalActivity）、总体健康状况（GenHealth）、睡眠时间（SleepTime）、哮喘病史（Asthma）、肾病史（KidneyDisease）和皮肤癌史（SkinCancer）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Heart Disease.csv，方便进行数据处理和分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险因素的建模分析，以及预测模型构建。
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：适用于心血管疾病流行病学研究、风险因素分析、疾病预防策略研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理、医疗决策支持等方面具有价值。
决策支持：支持医疗机构和公共卫生部门的疾病防控策略制定，以及健康教育与宣传。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解心血管疾病风险因素及预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同因素对心血管疾病风险的影响，构建预测模型，为个体化健康管理提供科学依据。
