肿瘤患者临床特征分析数据集TumorPatientClinicalFeatureAnalysis-iamarjunchandra
数据来源：互联网公开数据
标签：肿瘤, 临床数据, 患者特征, 生存分析, 流行病学, 数据挖掘, 机器学习, 医学研究
数据概述：
该数据集包含来自医学研究的数据，记录了肿瘤患者的临床特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了患者的诊断年份和死亡年份，可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为特定医疗机构或研究项目收集的数据。
数据维度：数据集包括患者的ID、肿瘤细胞计数、性别、年龄组、种族、诊断年份、形态学代码、死亡年份、吸烟量、地区编码、饮酒量、症状等多种临床特征。症状信息包含30多个不同的症状。
数据格式：CSV格式，包含traincsv、testcsv和sample_submissioncsv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的医学研究或临床数据库，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于肿瘤患者的临床特征分析、生存预测、风险评估等研究。
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：适用于肿瘤学、流行病学和生物统计学等领域的学术研究，如肿瘤发生发展机制研究、生存预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗行业提供数据支持，特别是在辅助诊断、风险评估、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策和患者管理，帮助医生更好地了解患者病情，制定治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肿瘤患者的临床特征和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肿瘤患者的临床特征与预后之间的关系，帮助用户实现对患者生存情况的预测，优化临床决策。
