心脏健康状况评估数据集HeartHealthStatusAssessmentDataset-opeyemiawe
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病, 健康评估, 流行病学, 风险因素, 数据分析, 机器学习, 公共卫生, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自2020年的心脏健康状况评估数据，记录了个体的心脏病患病情况及其相关的健康和生活方式因素。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2020年。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但可推测为面向特定人群的健康调查数据。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如：是否患有心脏病（HeartDisease），身体质量指数（BMI），是否吸烟（Smoking），是否饮酒（AlcoholDrinking），是否中风（Stroke），身体健康状况（PhysicalHealth），心理健康状况（MentalHealth），行走是否困难（DiffWalking），性别（Sex），年龄组别（AgeCategory），种族（Race），是否患有糖尿病（Diabetic），是否进行体育活动（PhysicalActivity），总体健康状况（GenHealth），睡眠时间（SleepTime），是否患有哮喘（Asthma），是否患有肾病（KidneyDisease），是否患有皮肤癌（SkinCancer）。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_2020_cleaned (1).csv，方便数据导入和分析。
数据来源：该数据集来源于公开渠道，经过清洗和整理，方便用于分析和建模。
该数据集适合用于心脏病风险因素分析、疾病预测建模以及公共卫生研究。
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：适用于流行病学研究，心脏病风险因素分析，以及健康行为与心脏病发病率之间的关系研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在风险评估、疾病预测和个性化健康管理方面。
决策支持：支持公共卫生政策制定，帮助制定针对性的健康干预措施，改善人群心脏健康状况。
教育和培训：作为医学、公共卫生和数据科学等相关课程的案例研究材料，帮助学生理解健康数据分析。
此数据集特别适合用于探索心脏病患病风险因素，建立预测模型，以及评估不同生活方式和健康状况对心脏健康的影响，帮助用户深入了解心脏健康状况并制定相应的干预措施。
