健康风险评估与预测数据集HealthRiskAssessmentandPredictionDataset-beambeambeam
数据来源：互联网公开数据
标签：健康风险, 疾病预测, 慢性病, 医疗保健, 流行病学, 数据分析, 机器学习, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自健康调查的数据，记录了个体健康状况、生活方式及相关风险因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作横断面数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种健康指标，可用于一般人群健康风险评估。
数据维度：数据集包含多个关键健康指标，如高血压、高胆固醇、身体质量指数（BMI）、吸烟史、中风、糖尿病、休闲活动、饮酒习惯、医疗保健覆盖情况、就医障碍、总体健康状况、行走困难、性别、教育水平、收入水平、年龄以及蔬菜水果摄入量等。
数据格式：CSV格式，文件名为 test_clean_hack_4th_to_num.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未知，已进行数值化处理。
该数据集适合用于健康风险因素分析、疾病预测模型构建以及公共卫生研究。
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：适用于流行病学、医疗保健和健康管理领域的学术研究，如慢性病风险预测、健康行为分析等。
行业应用：可以为医疗保险公司、健康管理机构提供数据支持，用于风险评估、个性化健康建议和健康干预策略制定。
决策支持：支持政府部门和医疗机构制定公共卫生政策，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生理解健康数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索个体健康状况与多种风险因素之间的关联，预测疾病发生概率，并为改善公众健康提供数据支持。
