肥胖预测影响因素分析数据集ObesityPredictionFactorsAnalysisDataset-piyush1234ggfuvi
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 预测, 机器学习, 数据分析, 饮食习惯, 生活方式, BMI
数据概述：
该数据集包含来自公共资源的数据，记录了影响个人肥胖程度的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为单一时间点或短期内的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确具体地区，但数据集中包含通用的人口统计学和生活方式信息，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含17个特征，涵盖了性别、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、饮水频率、卡路里摄入、运动频率、看电视时长、酒精摄入、交通方式以及肥胖程度分级（NObeyesdad）等。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet (1).csv，易于导入和分析。数据已进行初步整理，便于直接进行数据分析与建模。
该数据集适合用于研究肥胖影响因素，构建肥胖预测模型以及探索生活方式与健康之间的关系。
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：适用于公共卫生、营养学、流行病学等领域的研究，如肥胖影响因素分析、不同生活方式对体重的影响研究等。
行业应用：可以为健康管理、健康保险、健身行业提供数据支持，例如用于风险评估、个性化健康建议、健康干预方案设计等。
决策支持：支持公共卫生政策制定，帮助政府部门制定针对性的健康促进计划，优化资源配置。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、生物医学工程等相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在健康领域的应用。
此数据集特别适合用于探索不同生活习惯与肥胖程度之间的关联，构建预测模型，并为改善健康状况提供数据支持。
