肥胖数据集ObesityDataset-kalvindongamboa
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, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 健康管理
数据概述：
该数据集包含有关个人肥胖相关因素的数据，记录了影响身体质量指数（BMI）的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为一个静态的、描述性数据集。
地理范围：数据未明确地理位置，但可以推断为来自全球范围内的样本。
数据维度：数据集包含了多个关键特征，包括性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入频率、蔬菜摄入频率、每日餐数、两餐之间食物摄入量、吸烟情况、饮水次数、卡路里摄入量、身体活动频率、看电视时间、酒精摄入量、交通方式以及最终的肥胖程度分类（NObeyesdad）。
数据格式：数据以CSV和ARFF两种格式提供，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于研究肥胖的影响因素，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：适用于健康科学、公共卫生和流行病学研究，用于分析肥胖的风险因素，探索生活方式与肥胖的关系。
行业应用：可以为健康管理、医疗保健行业提供数据支持，用于开发个性化健康管理方案，或评估干预措施的效果。
决策支持：支持政府和相关机构制定公共卫生政策，预防和控制肥胖。
教育和培训：作为健康、医学、统计学等相关专业课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在健康领域中的应用。
此数据集特别适合用于探索生活方式因素对肥胖程度的影响，建立预测模型，并支持个性化健康管理方案的制定。
