肥胖人群身体特征分析数据集ObesityPopulationPhysicalCharacteristicsDataset-taeefnajib
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 身体特征, 机器学习, 数据分析, 饮食习惯, 生活方式, 健康风险
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的肥胖人群身体特征数据，记录了与肥胖相关的多种生理、生活方式和饮食习惯信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，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，但涵盖了不同个体，可用于对肥胖相关因素的通用性研究。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括：
性别（Gender）
年龄（Age）
身高（Height）
体重（Weight）
家族肥胖史（family_history_with_overweight）
是否经常食用高热量食物（FAVC）
每日摄入蔬菜量（FCVC）
每日用餐次数（NCP）
用餐习惯（CAEC）
是否吸烟（SMOKE）
每日饮水量（CH2O）
是否监测卡路里摄入（SCC）
每周运动频率（FAF）
每周看电视时长（TUE）
饮酒频率（CALC）
主要交通方式（MTRANS）
肥胖程度（NObeyesdad，目标变量）
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，易于进行数据处理和分析。
数据来源：数据集来源于公开的互联网资源。
该数据集适合用于肥胖相关因素的分析、预测建模以及健康风险评估。
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：适用于医学、公共卫生等领域的研究，例如分析生活方式、饮食习惯与肥胖之间的关系，探索肥胖的潜在影响因素。
行业应用：可用于健康管理、健身行业，帮助开发个性化的健康管理方案、风险评估模型和健康饮食建议。
决策支持：支持政府、医疗机构制定相关健康政策，推动健康教育与疾病预防。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等课程的实训数据，帮助学生理解肥胖的影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索肥胖的成因，预测肥胖风险，并为改善公众健康提供数据支持。
