肥胖影响因素分析数据集ObesityFactorsAnalysis-meserr

数据来源：互联网公开数据

标签：肥胖, 健康, 生活方式, 身体指标, 机器学习, 数据分析, 人口统计, 健康风险评估

数据概述：该数据集包含关于肥胖影响因素的数据，记录了不同个体的多种生理指标、生活习惯及家庭病史信息。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为对个体特定时刻的快照。地理范围：数据未明确指出具体地域，但涵盖了多种影响肥胖的因素，具有普适性。数据维度：数据集包括多个关键变量，如性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、是否经常食用高热量食物（FAVC）、进食频率（FCVC）、每日餐数（NCP）、进食方式（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、饮水（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、身体活动频率（FAF）、看电视时长（TUE）、饮酒频率（CALC）以及交通方式（MTRANS），以及最终的肥胖程度分类（NObeyesdad）。数据格式：CSV格式，文件名为yenidatacsv，便于数据分析和建模。数据来源：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。该数据集适合用于研究肥胖与多种因素之间的关系，以及预测个体肥胖风险。

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：适用于健康领域的研究，例如探索生活方式与肥胖的关系、评估不同因素对肥胖的影响程度。行业应用：可以为健康管理、医疗保健行业提供数据支持，例如构建肥胖风险预测模型、制定个性化健康管理方案。决策支持：支持政府和医疗机构制定健康政策，如推广健康饮食习惯、鼓励体育锻炼等。教育和培训：作为健康科学、数据科学等课程的实训材料，帮助学生理解肥胖的影响因素，并进行数据建模和分析。此数据集特别适合用于分析不同因素对肥胖程度的影响，从而帮助用户更好地理解肥胖的成因，并制定更有效的健康管理策略。