肥胖数据集ObesityDataset-nipasriwongsiridech
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
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的关于肥胖的数据，记录了个体与肥胖相关的多种因素，旨在用于分析和预测肥胖程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含多种生活方式相关因素，可能来自不同地区。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖了性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入、蔬菜摄入频率、正餐次数、两餐之间食物摄入、吸烟习惯、饮水、监测卡路里摄入、体育活动频率、看电视时长、酒精摄入、主要交通方式以及肥胖程度等。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于健康领域研究和机器学习模型的构建与评估。
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：适用于健康科学、营养学和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等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康风险评估、个性化营养建议、健康管理方案制定等方面。
决策支持：支持政府和医疗机构制定相关健康政策，优化公共卫生资源配置。
教育和培训：作为健康管理、数据科学等相关课程的案例分析材料，帮助学生理解肥胖相关的复杂因素。
此数据集特别适合用于探索个体生活习惯与肥胖程度之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化健康管理策略。
