肥胖相关因素分析数据集ObesityFactorsAnalysisDataset-akshaykhanna05
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：
该数据集包含有关个人肥胖状况的综合数据，记录了影响肥胖程度的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为关于特定人群的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地域信息，但根据数据特征推测可能源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括16个关键特征，如年龄(Age)、性别(Gender)、身高(Height)、体重(Weight)、饮酒频率(CALC)、是否喜欢高热量食物(FAVC)、蔬菜摄入频率(FCVC)、进餐次数(NCP)、是否吸烟(SMOKE)、饮水(CH2O)、家族肥胖史(family_history_with_overweight)、身体活动频率(FAF)、看电视时间(TUE)、进食时间(CAEC)、交通方式(MTRANS)以及肥胖程度(NObeyesdad)。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，可能为公开的健康调查或研究项目。
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：适用于公共健康、流行病学、营养学等领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、肥胖预测模型构建、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，特别是在个性化健康管理、健康风险评估、营养干预方案制定等方面。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，促进健康生活方式，改善国民健康水平。
教育和培训：作为健康管理、生物统计学、数据科学等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在健康领域的应用。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式因素与肥胖程度之间的关系，构建预测模型，并为改善个人健康状况提供数据支持。
