标题：癌症患者治疗与生存分析数据集
数据内容：
本数据集包含了癌症患者的详细医疗信息，具体包括：患者唯一标识（PatientID）、年龄（Age）、性别（Gender）、种族/民族（Race/Ethnicity）、身体质量指数（BMI）、吸烟状态（SmokingStatus）、家族病史（FamilyHistory）、癌症类型（CancerType）、疾病分期（Stage）、肿瘤大小（TumorSize）、治疗类型（TreatmentType）、治疗反应（TreatmentResponse）、生存月数（SurvivalMonths）、复发情况（Recurrence）以及遗传标记（GeneticMarker）。数据集还记录了患者所在医院的区域信息（HospitalRegion）。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于医疗健康、生物医药和人工智能等领域。例如，可以用于分析不同癌症类型的治疗效果、预测患者生存期、研究复发风险因素、评估遗传标记与治疗反应之间的关系，以及探讨地域对治疗结果的影响。
统计信息分析：
- 患者样本量较大（17,686个唯一患者ID），具有较强的统计代表性和多样性。
- 年龄分布较广（73种不同值），覆盖了不同年龄段的患者群体。
- 癌症类型涵盖了6种不同类型，疾病分期（4种）和治疗类型（4种）的分布较为均衡。
- 肿瘤大小（91种值）和BMI（216种值）的多样性和细化程度较高，为研究提供了丰富的维度。
- 复发情况（2种值）和治疗反应（3种值）的二分类或三分类特性，适合进行分类预测建模。
行业分类：
医疗健康, 生物医药, 人工智能, 数据科学, 医疗信息化
标签：癌症, 治疗效果, 生存分析, 肿瘤研究, 医疗数据, 遗传标记, 病例分析, 患者数据, 数据科学, 医疗健康，
