心血管疾病与健康状况分析数据集HeartDiseaseandHealthStatusAnalysis-nadagamal3
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 健康状况, 风险因素, 机器学习, 公共卫生, 数据分析, 疾病预测, 流行病学
数据概述：
该数据集包含来自健康调查的数据，记录了个人心血管疾病相关健康状况和生活方式因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，推测为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注来源地区，但数据中的指标和特征通用，可用于一般性健康研究。
数据维度：数据集包括22个关键字段，涵盖心血管疾病患病情况（HeartDiseaseorAttack）、高血压（HighBP）、高胆固醇（HighChol）、胆固醇检查（CholCheck）、BMI、吸烟情况（Smoker）、中风（Stroke）、糖尿病（Diabetes）、身体活动（PhysActivity）、水果摄入（Fruits）、蔬菜摄入（Veggies）、饮酒量（HvyAlcoholConsump）、是否有医疗保健（AnyHealthcare）、因费用问题无法就医（NoDocbcCost）、总体健康状况（GenHlth）、心理健康（MentHlth）、身体健康（PhysHlth）、行动困难（DiffWalk）、性别（Sex）、年龄（Age）、教育程度（Education）和收入水平（Income）等。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_disease_health.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的健康调查数据，已进行标准化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险因素分析，以及健康状况与生活方式之间的关系研究。
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：适用于流行病学、公共卫生和医学研究，如心血管疾病风险因素识别、疾病预测模型构建、健康行为分析等。
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、健康管理方案制定、医疗资源分配等方面。
决策支持：支持公共卫生部门的疾病预防控制策略制定，以及健康教育和健康促进项目的规划。
教育和培训：作为医学、公共卫生、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相关的健康因素。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的发生规律，识别关键的风险因素，并为改善公众健康提供数据支持。
