肥胖问题智能模糊分析数据集ObesityDatasetAIFuzzy-arkhanfalih
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖问题，智能分析，模糊逻辑，健康数据，数据集，机器学习，公共卫生，健康研究
数据概述：该数据集来自公开数据源，主要记录了与肥胖相关的人口统计信息和生活习惯数据，适合用于肥胖问题的智能模糊分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个国家和地区，包括北美，欧洲，亚洲等。
数据维度：数据集包括性别，年龄，身高，体重，BMI指数，饮食习惯，运动频率，睡眠时间，压力水平等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开的健康调查和研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于公共卫生，健康研究和机器学习等领域，特别是在肥胖问题的预测和干预措施分析方面具有重要应用价值。
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：适用于肥胖问题的流行病学研究，如肥胖率的影响因素分析，肥胖趋势预测等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在肥胖症的健康管理，预防和干预措施方面。
决策支持：支持肥胖问题的政策制定和干预措施优化，帮助相关机构制定科学的肥胖防控策略。
教育和培训：作为公共卫生，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖问题的智能模糊分析方法。
此数据集特别适合用于探索肥胖问题的影响因素和预测方法，帮助用户实现肥胖问题的智能分析和管理，提升公共卫生水平和生活质量。
