肥胖影响因素分析数据集ObesityFactorsAnalysisDataset-rashadulislamsumon

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, 身体指标, 机器学习, 数据分析, 公共卫生

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，记录了个体在多种生活习惯、身体指标及家族病史等方面的详细信息，旨在为肥胖相关研究提供数据支持。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：数据来源未明确，但数据涵盖了普遍的肥胖影响因素，不限定特定地理区域。数据维度：数据集包含17个字段，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”（食物摄入量）、“NCP”（每日用餐次数）、“CAEC”（两餐之间是否食用食物）、“SMOKE”（是否吸烟）、“CH2O”（每日饮水量）、“SCC”（是否监测卡路里摄入）、“FAF”（每周运动频率）、“TUE”（使用电子设备的时间）、“CALC”（酒精摄入频率）、“MTRANS”（主要的交通方式）以及“NObeyesdad”（肥胖程度）。数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，方便数据导入和分析。该数据集适用于探索肥胖与其他生活方式、身体指标之间的关系，以及用于构建预测肥胖程度的模型。

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、医学、营养学等领域的研究，例如分析不同生活习惯对肥胖的影响、建立肥胖风险预测模型等。行业应用：可以为健康管理、健身行业提供数据支持，例如为用户提供个性化的健康建议、评估健康风险等。决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，如制定针对性的健康促进计划、评估相关干预措施的效果。教育和培训：作为医学、统计学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖的影响因素，并进行数据分析实践。此数据集特别适合用于探索生活方式与肥胖之间的复杂关系，帮助用户实现对肥胖风险的预测、制定个性化健康干预措施等目标。