肥胖预测影响因素分析数据集ObesityPredictionFactorAnalysis-ptiwri99
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 机器学习, 预测模型, 生活方式, 数据分析, 身体指标, 营养摄入
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于肥胖影响因素的数据，记录了个人生活方式、身体指标与肥胖程度之间的关系。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。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种生活方式和身体特征，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括17个特征，涵盖性别、年龄、身高、体重、家族肥胖史、高热量食物摄入、蔬菜摄入频率、正餐次数、饮食习惯、吸烟情况、饮水次数、卡路里摄入、运动频率、看电视时长、酒精摄入、主要交通方式以及最终的肥胖程度分级。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet (1).csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于研究肥胖相关的因素，并构建预测模型。
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、公共卫生等领域的研究，如肥胖影响因素分析、肥胖风险评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其在健康管理、个性化饮食建议、体重管理方案制定等方面。
决策支持：支持公共卫生政策制定，例如针对不同人群的健康干预措施。
教育和培训：作为医学、健康管理、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解肥胖相关的因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索生活方式因素与肥胖程度之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化健康管理方案。
