肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-rishitaverma02
数据来源：互联网公开数据
标签：健康研究，肥胖风险，数据集，机器学习，医疗分析，公共卫生，时间序列，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自医疗研究和健康监测机构的数据，记录了个体肥胖风险的相关因素和评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区，包括亚洲，欧洲和美洲的健康监测项目。
数据维度：数据集包括个体的年龄，性别，身高，体重，饮食习惯，运动频率，家族病史，代谢指标等变量，以及肥胖风险的评估结果（如BMI值，腰围等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的健康研究项目和公共卫生监测报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于健康研究，医疗分析和机器学习等领域，特别是在肥胖风险预测，健康干预策略制定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：适用于肥胖风险因素研究，健康干预效果评估等学术研究，如肥胖与饮食习惯的关系，运动对肥胖风险的影响等。
行业应用：可以为医疗健康机构提供数据支持，特别是在肥胖风险评估，健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和健康干预策略的优化，帮助决策者了解肥胖风险因素并制定科学的管理措施。
教育和培训：作为公共卫生，营养学及医学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖风险评估方法及相关健康干预技术。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的预测模型，帮助用户实现准确的肥胖风险评估，优化健康管理方案，提升公共卫生干预效果。
