健康风险评估脑卒中预测数据集HealthRiskAssessmentStrokePredictionDataset-alexanderpereda
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 健康风险, 机器学习, 疾病预测, 数据分析, 医疗健康, 风险评估, 人口统计
数据概述：
该数据集包含来自健康分析调查的数据，记录了与脑卒中风险相关的个体健康信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时点的健康状况快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了通用的人口统计学和健康指标。
数据维度：包括个体标识符（id）、性别（gender）、年龄（age）、高血压（hypertension）、心脏病（heart_disease）、婚姻状况（ever_married）、工作类型（work_type）、居住地类型（Residence_type）、平均血糖水平（avg_glucose_level）、体重指数（bmi）、吸烟状况（smoking_status）和是否患有脑卒中（stroke）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为HealthAnalyticscsv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于健康分析调查，已进行结构化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、健康状况分析和疾病预防研究。
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：适用于医疗健康、流行病学、生物统计学等领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建与评估等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司和健康管理平台提供数据支持，用于风险评估、个性化健康管理方案制定等。
决策支持：支持医疗决策、公共卫生政策制定和健康资源分配，帮助提升健康管理效率。
教育和培训：作为医学、统计学和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脑卒中风险因素与预测模型。
此数据集特别适合用于探索不同健康指标与脑卒中发生之间的关联，并构建预测模型，从而辅助实现早期风险识别、预防策略优化和健康管理改善。
