肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-endofnight17j03
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 身体质量指数, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 健康管理, 生活方式
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于个人身体特征与肥胖程度关联的数据，旨在用于研究和预测肥胖。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：数据未明确标注地理位置，但推测为全球范围内的样本数据。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入、蔬菜摄入频率、每日进餐次数、膳食习惯、吸烟情况、饮水频率、监测热量摄入、体育活动频率、看电视频率、酒精摄入、交通方式以及最终的肥胖程度分级（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于健康领域的研究，尤其是在肥胖预测、健康风险评估和生活方式影响分析等领域。
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、流行病学和健康科学领域的学术研究，如肥胖成因分析、生活方式对健康的影响研究等。
行业应用：可以为健康管理机构、健身行业和医疗机构提供数据支持，特别是在个性化健康管理、风险评估和健康干预方案制定方面。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，促进健康饮食和积极的生活方式。
教育和培训：作为健康管理、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的因素和预测模型。
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，帮助用户构建预测模型，优化健康管理策略。
