阿尔茨海默病诊断影响因素分析数据集Alzheimer-sDiseaseDiagnosisInfluencingFactorsAnalysisDataset-berkkarata
数据来源：互联网公开数据
标签：阿尔茨海默病, 认知障碍, 医疗健康, 风险因素, 机器学习, 数据分析, 疾病预测, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的阿尔茨海默病相关数据，记录了影响阿尔茨海默病诊断的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个关于阿尔茨海默病影响因素的横截面数据集。
地理范围：数据来源未明确具体国家或地区，但包含了不同国家的数据，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了人口统计学信息（如年龄、性别、教育水平）、生活方式（如BMI、身体活动水平、吸烟与饮酒习惯、饮食习惯）、健康状况（如糖尿病、高血压、胆固醇水平）、家族病史、认知测试分数、心理健康（如抑郁水平、睡眠质量、压力水平）、环境因素（如空气污染暴露、城乡居住环境）和社会经济因素（如就业状况、婚姻状况、收入水平）以及遗传风险因素（APOE-ε4等位基因）等。最终，数据集中还包含了阿尔茨海默病的诊断结果。
数据格式：CSV格式，文件名为alzheimers_prediction_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和整合，以便于分析。
该数据集适合用于阿尔茨海默病风险因素的研究，以及疾病预测模型的构建。
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：适用于医学、公共卫生和生物信息学领域的学术研究，如阿尔茨海默病风险因素分析、疾病预测模型构建、影响因素相关性分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、早期诊断辅助、个性化健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构和研究机构的决策制定，有助于制定针对阿尔茨海默病的预防和干预策略。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解阿尔茨海默病及其影响因素。
此数据集特别适合用于探索阿尔茨海默病发病机制，并构建基于多种因素的预测模型，从而实现对疾病风险的早期识别和干预。
