健康风险评估吸烟行为数据集HealthRiskAssessmentSmokingBehaviorDataset-leehanung

数据来源：互联网公开数据

标签：健康, 医疗, 行为, 吸烟, 风险评估, 身体指标, 数据分析, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自健康调查的数据，记录了个体吸烟行为与多种健康指标之间的关系。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次性健康调查的快照。地理范围：数据未明确标注地域，但包含身高、体重等身体指标，推测为特定人群的健康数据。数据维度：数据集包括“ID”、“gender”（性别）、“age”（年龄）、“height(cm)”（身高）、“weight(kg)”（体重）、“waist(cm)”（腰围）、“eyesight(left)”（左眼视力）、“eyesight(right)”（右眼视力）、“hearing(left)”（左耳听力）、“hearing(right)”（右耳听力）、“systolic”（收缩压）、“relaxation”（舒张压）、“fasting blood sugar”（空腹血糖）、“Cholesterol”（胆固醇）、“triglyceride”（甘油三酯）、“HDL”（高密度脂蛋白）、“LDL”（低密度脂蛋白）、“hemoglobin”（血红蛋白）、“Urine protein”（尿蛋白）、“serum creatinine”（血清肌酐）、“AST”（谷草转氨酶）、“ALT”（谷丙转氨酶）、“Gtp”（γ-谷氨酰转移酶）、“oral”（口腔检查）、“dental caries”（龋齿）、“tartar”（牙结石）和“smoking”（吸烟状态）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为smoking.csv，易于数据分析与统计建模。来源信息：数据来源于健康调查，已进行匿名化处理。该数据集适合用于健康风险评估、疾病预测、行为分析等研究。

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、流行病学、公共卫生领域的学术研究，例如吸烟行为对心血管疾病、代谢性疾病等健康风险的影响分析。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、疾病风险预测、个性化健康方案制定等方面具有实用价值。决策支持：支持健康政策制定、公共卫生干预措施的评估与优化，助力提升人群整体健康水平。教育和培训：作为医学、公共卫生、生物统计学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康风险因素，学习数据分析方法。此数据集特别适合用于探索吸烟行为与其他健康指标之间的关联关系，帮助用户实现对健康风险的预测和评估，并为制定个体化健康管理方案提供数据支持。