肥胖数据集ObesityDataset-jayaprakashpondy
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, 营养, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于肥胖相关的个人健康信息，旨在用于肥胖预测和分析。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：数据未明确指出地理范围，但可以推断其涵盖了不同国家和地区的人群。
数据维度：数据集包括17个维度，涵盖了性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、是否经常食用高热量食物、蔬菜摄入频率、正餐次数、两餐之间是否进食、是否吸烟、饮水频率、是否监测卡路里摄入、运动频率、每周运动时长、酒精摄入频率、交通方式以及最终的肥胖程度分类等。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确标明，但已进行标准化处理，便于分析。
该数据集适合用于研究肥胖的影响因素，构建肥胖预测模型，以及分析生活方式对体重的影响。
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，如肥胖影响因素分析、生活方式与肥胖关系研究。
行业应用：可以为健康管理、健康咨询行业提供数据支持，特别是在个性化健康方案制定、风险评估等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定相关健康政策和干预措施，以及评估其有效性。
教育和培训：作为健康管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的复杂关系。
此数据集特别适合用于探索生活方式因素与肥胖之间的关系，以及构建预测模型，帮助用户实现健康管理和优化决策。
