肥胖人群健康状况分析数据集ObesityPopulationHealthAnalysisDataset-engsaiedali
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, 饮食习惯, 数据分析, 机器学习, 公共卫生
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数据，记录了与肥胖相关的多种生理指标和生活方式因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一份静态的健康调查数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含了各种生活方式和身体指标，可用于全球范围内的肥胖研究。
数据维度：数据集包括性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、是否经常食用高热量食物、每日摄入蔬菜频率、每日进餐次数、用餐方式、是否吸烟、每日饮水频率、是否监测卡路里摄入、每周运动频率、每周看电视时长、饮酒频率、主要交通方式等多种变量，以及最终的肥胖程度分类（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源为公开数据集，已进行标准化处理，方便进行统计分析和模型构建。
该数据集适合用于肥胖相关的健康研究，以及生活方式因素对肥胖影响的分析和预测。
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、医学研究等领域，用于探索肥胖与各种因素之间的关联，以及建立肥胖预测模型。
行业应用：可以为健康管理、营养咨询、健身行业提供数据支持，用于个性化健康管理方案的制定。
决策支持：支持政府和医疗机构制定相关政策，改善公共健康，降低肥胖率。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生理解肥胖的影响因素和数据分析方法。
此数据集特别适合用于分析肥胖人群的特征，探索生活方式对体重的影响，以及评估不同干预措施的效果，帮助用户深入理解肥胖问题，并制定相应的解决方案。
