肥胖人群健康状况分析数据集ObesityHealthStatusAnalysis-kashish50
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 身体指标, 生活方式, 机器学习, 数据分析, 健康风险评估, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的肥胖人群健康状况相关数据，记录了个体在不同生活方式和身体指标下的健康状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为对特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种生活习惯和身体特征，推测具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：个体标识（id）、性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、是否经常吃高热量食物（FAVC）、每日进食蔬菜频率（FCVC）、每日正餐数量（NCP）、进食频率（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周身体活动时长（FAF）、每周看电视时长（TUE）、饮酒频率（CALC）和主要交通方式（MTRANS）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如traincsv、testcsv等，方便数据读取、分析和建模。
来源信息：数据来源于开放数据集，已进行初步处理和整理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于肥胖相关的健康风险评估、生活方式对健康的影响研究以及机器学习模型的构建。
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：适用于健康科学、公共卫生领域的学术研究，如肥胖与生活方式的关联分析、肥胖风险预测模型构建等。
行业应用：为健康管理、医疗保健行业提供数据支持，尤其是在个性化健康方案制定、健康风险评估、疾病预防等方面。
决策支持：支持政府部门制定健康政策、开展健康教育活动，以及为医疗机构提供患者健康管理依据。
教育和培训：作为健康管理、数据分析等相关课程的案例研究素材，帮助学生和研究人员深入理解健康数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖与多种因素之间的关系，例如饮食习惯、运动量、饮水习惯等，从而帮助用户建立预测模型、制定干预措施，最终改善个体的健康状况。
