肥胖人群健康状况分析数据集ObesityHealthStatusAnalysis-fabinmndez
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 身体质量指数, 生活方式, 机器学习, 数据分析, 疾病风险, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的肥胖相关健康数据，记录了不同个体的身体特征、生活习惯与肥胖程度之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的横截面数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据特征具有普适性，可用于一般性健康分析。
数据维度：数据集包含多个关键维度，如性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、高频进食高热量食物（FAVC）、进食蔬菜频率（FCVC）、每日正餐次数（NCP）、进食频率（CAEC）、吸烟情况（SMOKE）、饮水（CH2O）、监测卡路里摄入（SCC）、每周运动时长（FAF）、每周看电视时长（TUE）、酒精摄入频率（CALC）、主要交通方式（MTRANS）、最终肥胖等级（NObeyesdad）以及身体质量指数（BMI）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，方便数据导入和分析。数据已进行初步处理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于研究肥胖的影响因素，评估个体健康风险，以及构建预测模型。
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：适用于公共卫生、营养学和医学领域的学术研究，如肥胖成因分析、生活方式对健康的影响研究、BMI预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康管理、个性化饮食方案推荐、风险评估等方面。
决策支持：支持政府和健康机构制定相关政策，如推动健康饮食、鼓励运动等。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等专业课程的实践素材，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式对肥胖程度的影响，以及构建预测模型，从而实现对个体健康状况的评估和改善。
