肥胖风险预测数据集ObesityRiskPredictionDataset-aarushikamboj
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 身体质量指数, 饮食习惯, 生活方式, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的个人健康相关数据，记录了个体肥胖风险的评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容具有普适性，可用于不同地区人群的分析。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖了性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入、蔬菜摄入频率、正餐次数、进食频率、吸烟情况、饮水频率、卡路里摄入、身体活动频率、看电视/玩手机时长、酒精摄入、交通方式以及最终的肥胖程度分级（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于肥胖风险预测、健康行为分析以及个体健康管理等研究。
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：适用于健康科学、公共卫生、流行病学等领域的研究，如肥胖影响因素分析、健康行为模式研究等。
行业应用：可以为医疗健康、健康管理等行业提供数据支持，特别是在风险评估、个性化健康方案制定等方面。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，以及医疗机构改善健康管理策略。
教育和培训：作为健康管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索肥胖风险的影响因素，建立预测模型，并为个体提供个性化的健康管理建议，从而提高健康水平。
