肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-crjanb

数据来源：互联网公开数据

标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, BMI, 生活方式, 数据挖掘, 健康管理

数据概述：该数据集包含关于个人生活方式、身体指标和肥胖程度的相关数据，用于探索影响肥胖的多种因素。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，反映特定时间点的健康状况。地理范围：数据来源未明确，但数据中包含的变量和数值具有普适性，可用于全球范围内的研究。数据维度：数据集包括17个字段，涵盖性别、年龄、身高、体重、家族病史、进食偏好、每日食物摄入量、正餐次数、进食频率、吸烟习惯、饮水量、是否监测卡路里摄入、身体活动频率、运动时长、饮酒频率、交通方式以及最终的肥胖程度等。数据格式：CSV格式，文件名为Obesity prediction.csv，易于进行数据分析和模型构建。该数据集记录了个人生活方式与肥胖程度之间的关系，为研究肥胖成因、构建预测模型提供了基础。

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、流行病学等领域的研究，例如肥胖影响因素分析、健康风险评估、生活方式与肥胖关系研究等。行业应用：可为医疗健康行业、健康管理平台等提供数据支持，用于构建个性化健康管理方案、预测个体肥胖风险、优化健康干预措施等。决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，帮助了解肥胖的社会影响，并制定相关的干预措施。教育和培训：作为健康科学、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解肥胖相关的因素，并进行数据建模和分析。此数据集特别适合用于探索生活方式因素对肥胖的影响，构建预测模型，帮助用户更好地了解和管理自身健康状况，并为相关行业提供数据支持。