心血管疾病风险预测医学数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionMedicalDataset-doan2hbui
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 医疗健康, 风险预测, 数据分析, 机器学习, 疾病诊断, 临床医学, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了关于心血管疾病（CVD）患者的各项医学指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态横截面数据集。
地理范围：数据未明确地域范围，但从数据内容推测，可能来源于特定医疗机构或研究项目。
数据维度：数据集包括“id”（患者唯一标识）、“age”（年龄）、“sex”（性别）、“height”（身高）、“weight”（体重）、“ap_hi”（收缩压）、“ap_lo”（舒张压）、“cholesterol”（胆固醇）、“gluc”（葡萄糖）、“smoke”（是否吸烟）、“alco”（是否饮酒）、“active”（是否活跃）和“cardio”（是否患有心血管疾病，0表示否，1表示是）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为medical_examination (1).csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医学研究或数据集，已经过标准化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、疾病诊断和健康管理等方面的研究与应用。
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、疾病预测模型的构建、以及不同人群心血管健康状况的比较研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个体化健康管理方案制定以及医疗决策支持系统开发等方面。
决策支持：支持医疗机构进行疾病预防策略的制定，以及患者风险分层和个性化诊疗方案的制定。
教育和培训：作为医学、数据科学、公共卫生等领域课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解心血管疾病的影响因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与各项生理指标、生活习惯之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现对个体心血管健康状况的评估与预测。
