肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-cy9899
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, 数据挖掘, 预测模型, 营养, 生活方式
数据概述：
该数据集包含来自公开数据集的数据，记录了个体在不同生活方式和生理条件下的肥胖程度相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态横截面数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但涵盖了不同生活习惯和身体状况的个体。
数据维度：数据集包含17个特征，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）、每日摄入蔬菜量（FCVC）、每日用餐次数（NCP）、饮食习惯（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、每日饮水（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周运动时长（FAF）、每周运动时间（TUE）、饮酒频率（CALC）、交通方式（MTRANS）以及肥胖程度（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，包含ObesityDataSet.csv、test.csv、train.csv和sample_submission.csv四个文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于肥胖预测、影响因素分析和健康管理等领域的研究。
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、生活方式对身体质量指数（BMI）的影响研究。
行业应用：为健康管理公司、健身机构、营养师等提供数据支持，尤其是在个性化健康方案制定、风险评估和预测方面。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，促进健康生活方式，降低肥胖发生率。
教育和培训：作为健康管理、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析在健康领域中的应用。
此数据集特别适合用于探索生活方式与肥胖程度之间的关系，构建预测模型，并为改善健康状况提供数据支持。
