健康生活方式与健康状况预测数据集HealthLifestyleandHealthStatusPredictionDataset-pmsankhe
数据来源：互联网公开数据
标签：健康, 生活方式, 机器学习, 健身, 饮食偏好, 睡眠, 职业, 数据分析, 健康预测
数据概述：
该数据集包含来自健康与生活方式调查的数据，记录了个人生活习惯与健康状况之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态调查结果。
地理范围：数据未明确地域限制，可视为一般性健康生活方式调查数据。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了：
phy_fitness（身体健康程度）：数值型，表示身体健康水平。
diet_pref（饮食偏好）：类别型，如素食、纯素食等。
act_level（活动水平）：类别型，如久坐、轻度活跃等。
sleep_hrs（睡眠时长）：数值型，表示每晚睡眠的小时数。
mindfulness（冥想）：数值型，表示冥想的程度。
career（职业）：类别型，代表不同的职业。
gender（性别）：二元变量，表示性别。
daily_avg_steps（每日平均步数）：数值型，表示每日平均步数。
daily_avg_calories（每日平均卡路里）：数值型，表示每日平均摄入卡路里。
is_healthy（是否健康）：二元变量，表示健康状况（0代表不健康，1代表健康）。
数据格式：CSV格式，文件名为innovize_final_ml.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开调查或研究，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于健康生活方式分析、健康状况预测和相关因素影响研究。
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、公共卫生、行为科学等领域的学术研究，如生活方式对健康的影响分析、健康风险预测模型构建等。
行业应用：可以为健康管理平台、健身App、健康保险公司等提供数据支持，用于个性化健康建议、风险评估、用户行为分析等。
决策支持：支持政府和医疗机构制定健康促进政策，优化公共健康资源配置。
教育和培训：作为健康管理、数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解健康数据分析。
此数据集特别适合用于探索生活方式因素与健康状况之间的关联，构建预测模型，并为改善健康提供数据支持。
