心血管疾病诊断数据集CardiovascularDiseaseDiagnosisDataset-jazidesigns
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 医疗健康, 诊断分析, 风险预测, 机器学习, 数据挖掘, 健康评估, 临床数据
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的健康状况和心血管疾病诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间段的健康状况快照。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但数据特征具有普适性，可用于不同地区的分析和研究。
数据维度：数据集包括以下主要数据项：
id：患者唯一标识符。
age：年龄（单位：天）。
sex：性别（1 - 女性，2 - 男性）。
height：身高（单位：厘米）。
weight：体重（单位：公斤）。
ap_hi：收缩压。
ap_lo：舒张压。
cholesterol：胆固醇水平（1: 正常, 2: 略高, 3: 偏高）。
gluc：葡萄糖水平（1: 正常, 2: 略高, 3: 偏高）。
smoke：是否吸烟（0: 否, 1: 是）。
alco：是否饮酒（0: 否, 1: 是）。
active：是否积极锻炼（0: 否, 1: 是）。
cardio：是否存在心血管疾病（0: 否, 1: 是）。
数据格式：CSV格式，文件名为medical_examination.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于医疗健康研究或公开数据集，已进行标准化处理，保证数据质量。
该数据集适合用于心血管疾病的风险预测、诊断分析和健康状况评估等研究。
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：适用于心血管疾病相关的学术研究，如疾病风险因素分析、预测模型构建、疾病早期诊断等。
行业应用：可以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、辅助诊断系统开发等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构的决策制定，例如制定预防策略、优化医疗资源配置等。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病的特征和影响因素。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病的风险因素与疾病发生之间的关系，帮助用户构建预测模型、提高疾病诊断的准确性，从而改善患者的健康状况。
