肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-itodaa
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, 人口健康, 生活方式
数据概述：
该数据集包含关于个人生活方式和身体状况的综合信息，用于预测肥胖程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据内容，推测为全球范围内的样本数据。
数据维度：数据集包含16个字段，包括年龄、性别、身高、体重、饮酒频率、喜好高热量食物、进食频率、每日用餐次数、是否吸烟、饮水频率、是否有肥胖家族史、体育活动频率、看电视时长、进食方式、主要交通方式以及肥胖程度分级（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，方便数据处理和分析。数据已进行标准化，适合直接用于建模。
该数据集适用于肥胖相关因素分析、肥胖程度预测以及生活方式对健康影响的研究。
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：适用于医学、公共卫生、营养学等领域的研究，例如肥胖影响因素分析、生活方式与肥胖关系研究。
行业应用：为健康管理、健身行业提供数据支持，例如个性化健康建议、风险评估、健康干预措施的制定。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，改善居民健康水平，预防肥胖相关疾病。
教育和培训：作为健康管理、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解肥胖成因，构建预测模型。
此数据集尤其适合用于探索不同生活方式因素与肥胖程度之间的关联，构建预测模型，为改善个人健康和公共卫生政策提供数据支持。
