肥胖相关因素分析数据集ObesityFactorsAnalysisDataset-ramezsamy
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 饮食习惯, 生活方式, 机器学习, 数据分析, 身体指标, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自公共健康调查的个人健康数据，记录了与肥胖相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某个时间点的横截面调查数据。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从数据特征推测，可能来源于对特定人群的调查。
数据维度：数据集包含17个字段，包括个体的性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、是否喜欢高热量食物、食物摄入频率、进餐次数、摄入食物类型、吸烟情况、饮水频率、监控卡路里摄入、体育活动频率、每周看电视时长、酒精摄入频率、交通方式以及最终的肥胖程度分类。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，便于数据分析与建模。
该数据集适合用于研究肥胖相关的危险因素，以及建立预测模型。
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：适用于公共卫生、营养学、流行病学等领域的研究，如肥胖影响因素分析、生活方式与肥胖的关系研究等。
行业应用：可以为健康管理、营养咨询、健身行业提供数据支持，特别是在个性化健康管理方案制定、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构制定相关健康政策，进行健康教育和干预措施的规划。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的实训材料，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、饮食习惯对肥胖程度的影响，以及构建预测模型，帮助用户实现对肥胖风险的评估与干预。
