肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-nimaazizi

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, 营养, 生活方式, 预测模型

数据概述：该数据集包含来自公开医疗健康研究的数据，记录了关于个人生活方式、饮食习惯、身体指标与肥胖程度的关联信息。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为关于个人健康状况的横截面数据。地理范围：数据未明确标注地理位置，一般认为数据具有普适性，可应用于不同地区的人群分析。数据维度：包括“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Height”（身高）、“Weight”（体重）、“family_history_with_overweight”（是否有肥胖家族史）、“FAVC”（是否经常吃高热量食物）、“FCVC”（每日蔬菜摄入量）、“NCP”（每日进餐次数）、“CAEC”（两餐之间是否吃东西）、“SMOKE”（是否吸烟）、“CH2O”（每日饮水量）、“SCC”（是否监测卡路里摄入）、“FAF”（每周身体活动频率）、“TUE”（每周看电视时长）、“CALC”（饮酒频率）、“MTRANS”（主要交通方式）、“NObeyesdad”（肥胖程度）等多个字段，适用于多维度分析。数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet.csv，方便进行数据分析和建模。该数据集适用于研究肥胖的影响因素，以及构建肥胖风险预测模型。

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、公共卫生等领域的学术研究，如肥胖影响因素分析、不同生活方式对肥胖的影响研究等。行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，特别是在健康管理、个性化饮食方案推荐、风险预测等方面。决策支持：支持政府和医疗机构制定相关健康政策，以及开展健康教育和疾病预防工作。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相关的复杂因素。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，以及构建预测模型，从而实现对肥胖风险的评估与干预。