健康医疗产品销售预测数据集HealthMedicalProductSalesPredictionDataset-yusukearai
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 产品销售, 预测分析, 机器学习, one-hot编码, 风险评估, 数据挖掘, 临床数据
数据概述：
该数据集包含经过预处理的医疗健康产品销售数据，记录了与产品销售相关的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态数据集，用于分析影响产品销售的因素。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可用于一般性的销售预测模型构建。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了用户特征、产品信息、医疗信息等。具体包括：年龄、性别、身高、体重、17种产品信息（one-hot编码）、购买数量、医疗信息A1-A3、医疗信息B1、医疗信息B2（4个维度，one-hot编码）、医疗信息B3（17个维度，one-hot编码）、医疗信息C1-C2以及3个医疗关键词。
数据格式：CSV格式，包含train_preprocessed_onehot.csv和test_preprocessed_onehot.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据经过预处理，进行了one-hot编码等处理，方便用于预测模型构建。
该数据集适合用于探索影响医疗健康产品销售的因素，以及构建销售预测模型。
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：适用于医疗健康领域的产品销售影响因素分析、销售预测模型的研究，以及用户行为分析。
行业应用：可以为医疗健康产品销售企业提供数据支持，特别是在市场预测、销售策略优化、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持企业在产品定价、市场推广、库存管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解销售预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索产品特征、用户特征、医疗信息与产品销售之间的关系，帮助用户构建销售预测模型，提升销售业绩。
