肥胖影响因素分析数据集ObesityFactorsAnalysisDataset-janvipagariya
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, 预测模型, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于肥胖影响因素的数据，记录了个人健康和生活方式相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据内容和变量的普适性，可以用于全球范围内的肥胖相关研究。
数据维度：数据集包括“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Height”（身高）、“Weight”（体重）、“family_history_with_overweight”（是否有肥胖家族史）、“FAVC”（是否经常食用高热量食物）、“FCVC”（每日蔬菜摄入量）、“NCP”（每日正餐数量）、“CAEC”（两餐之间是否食用食物）、“SMOKE”（是否吸烟）、“CH2O”（每日饮水摄入量）、“SCC”（是否监测卡路里摄入）、“FAF”（每周身体活动频率）、“TUE”（每周看电视时长）、“CALC”（酒精摄入频率）、“MTRANS”（主要交通方式）和“NObeyesdad”（肥胖程度）等17个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于肥胖相关的研究，包括对肥胖成因的分析、生活方式的影响评估以及预测模型的构建。
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、医学、营养学等领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、生活方式与肥胖程度的关系研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康管理、个性化饮食建议、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门制定公共健康政策，以及医疗机构进行疾病预防和健康干预策略的制定。
教育和培训：作为医学、健康管理、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的复杂因素。
此数据集特别适合用于探索不同生活方式和个体特征对肥胖程度的影响，并为制定有效的健康干预措施提供数据支持。
