中风预测与流行病学数据集ImputedStrokeDataset-mahmoudlimam
数据来源：互联网公开数据
标签：医学研究，中风预测，流行病学，数据集，机器学习，健康分析，公共卫生，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自医学研究和流行病学调查的中风相关数据，记录了患者的临床特征，生活习惯及医学指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区的医疗机构的患者数据，具体包括欧美，亚洲等多个地区。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，血压，血糖，胆固醇，吸烟状况，饮酒习惯，家族病史，是否患有糖尿病或心脏病等变量，以及是否发生过中风的结果变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于医学研究机构的公开调查数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医学研究，中风预测模型训练，流行病学分析等领域，特别是在机器学习模型构建，风险因素识别等方面具有重要应用价值。
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：适用于中风风险评估，流行病学调查等医学研究，如中风发病率的趋势分析，风险因素的识别等。
行业应用：可以为医疗机构，公共卫生部门提供数据支持，特别是在中风预防，早期筛查和健康管理方面。
决策支持：支持中风的早期预警和干预策略制定，帮助医疗机构和公共卫生部门优化资源配置。
教育和培训：作为医学和公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医学数据分析，疾病预测及相关研究方法。
此数据集特别适合用于探索中风发病的规律与趋势，帮助用户实现准确的中风风险评估，优化预防和干预策略，提升公共卫生管理水平。
