肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-nrng19
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 数据分析, 机器学习, 健康管理, 身体指标, 生活方式
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的个人健康与生活方式相关数据，记录了影响肥胖程度的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的个人健康数据。
数据维度：包括性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、是否经常吃高热量食物（FAVC）、蔬菜摄入频率（FCVC）、每日餐数（NCP）、进食频率（CAEC）、吸烟习惯（SMOKE）、饮水频率（CH2O）、监控卡路里摄入（SCC）、每周运动时长（FAF）、每周看电视时长（TUE）、饮酒频率（CALC）、交通方式（MTRANS）以及最终的肥胖程度分类（NObeyesdad）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，方便数据导入、清洗和分析。
该数据集适合用于肥胖相关的研究、预测建模和健康管理策略的制定。
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：适用于健康科学、公共卫生领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、生活方式与肥胖关系研究等。
行业应用：为健康管理机构、健身行业提供数据支持，尤其在个性化健康方案制定、风险评估、健康干预等方面具有应用价值。
决策支持：支持政府和医疗机构制定公共卫生政策，进行肥胖预防与控制策略的优化。
教育和培训：作为健康管理、数据科学、机器学习等课程的教学案例，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影响肥胖的多种因素，预测个体的肥胖风险，并为制定个性化的健康管理方案提供数据支持。
