医疗治疗数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗治疗,心理健康,数据预测,机器学习,工作环境,雇主福利
数据概述：
本数据集包含有关个人心理健康状况及其对工作影响的一系列信息，旨在通过给定的特征预测个体是否需要医疗治疗。数据集分为训练文件和测试文件两部分。训练文件包含所有特征以及目标变量，用于训练机器学习模型；测试文件包含所有特征但缺少目标变量，需要预测其值并按照特定格式提交。
数据用途概述：
该数据集适用于预测分析、机器学习模型训练以及评估工作环境对个人心理健康的影响。研究人员和数据科学家可以利用此数据集构建和优化预测模型，以识别需要医疗干预的个体。此外，数据集还可用于雇主福利政策的制定和评估，帮助企业更好地支持员工的身心健康。
举例：
数据集包含以下特征：
- Timestamp：数据记录的时间戳
- Age：个人年龄
- Gender：性别
- Country：所在国家
- state：如果在美国，所在州或领地
- self_employed：是否为自雇人员
- family_history：是否有精神疾病家族史
- treatment：是否需要治疗
- work_interfere：如果有精神健康状况，是否影响工作
- no_employees：公司或组织的员工数量
- remote_work：是否至少50%时间远程工作
- tech_company：雇主是否为主要技术公司/组织
- benefits：雇主是否提供心理健康福利
- care_options：是否了解雇主提供的心理健康护理选项
- wellness_program：雇主是否在员工福利计划中讨论过心理健康
- seek_help：雇主是否提供资源了解心理健康问题及其解决方法
- anonymity：使用心理健康或药物滥用治疗资源时是否匿名
- leave：因心理健康状况申请医疗休假的难易程度
- mental_health_consequence：认为与雇主讨论心理健康问题是否有负面影响
- phys_health_consequence：认为与雇主讨论身体健康问题是否有负面影响
- coworkers：是否愿意与同事讨论心理健康问题
- supervisor：是否愿意与直接上司讨论心理健康问题
- mental_health_interview：是否会在面试中提及心理健康问题
- phys_health_interview：是否会在面试中提及身体健康问题
- mental_vs_physical：认为雇主是否同样重视心理健康和身体健康
- obs_consequence：是否知道或观察到工作场所内有因心理健康状况而遭受负面后果的同事
- comments：任何附加的注释或评论
