健康饮食推荐与食物营养分析数据集HealthyEatingRecommendation-FoodNutritionAnalysis-renadahmed28
数据来源：互联网公开数据
标签：饮食健康, 食物营养, 推荐系统, 糖尿病, 高血压, 食物分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含两部分核心内容，分别关注健康饮食推荐和食物营养成分分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映当前常见的饮食推荐和食物营养信息。
地理范围：数据未限定特定地理区域，但推荐食物和营养信息可能更多地反映了全球通用的健康饮食原则和常见食物。
数据维度：
推荐食物数据集 (recommended_foods_random)：包含用户健康状况（如是否有糖尿病、高血压、胆固醇等）、饮食习惯（水果、蔬菜摄入情况）、年龄、性别、BMI等信息，以及根据这些因素推荐的食物列表和食物分类。
食物营养数据集 (pred_food)：详细记录了各种食物的营养成分，包括食物名称、血糖生成指数、卡路里、碳水化合物、蛋白质、脂肪、以及对糖尿病、高血压的适宜性，以及钠、钾、镁、钙、纤维等含量。
数据格式：CSV格式，包括recommended_foods_random (6).csv和pred_food.csv，以及一个xlsx文件（food (6).xlsx，未提供详细信息）。
来源信息：数据来源于公开的健康饮食信息和营养数据库，经过整理和标注，旨在提供用于分析和建模的结构化数据。
该数据集适合用于健康饮食推荐系统开发、营养成分分析、慢性病饮食管理等领域的研究。
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：适用于营养学、健康科学、食品科学等领域的研究，如个性化饮食推荐算法开发、食物营养成分与疾病关联分析、健康饮食模式研究等。
行业应用：为健康饮食App、营养咨询平台、食品企业等提供数据支持，尤其是在智能食谱推荐、营养成分标签优化、健康食品研发等方面具备实用性。
决策支持：支持医疗保健机构、健康管理机构制定个性化饮食方案，辅助患者进行饮食管理，改善健康状况。
教育和培训：作为营养学、健康管理、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解食物营养信息，构建健康饮食推荐模型。
此数据集特别适合用于探索不同健康状况下个性化饮食推荐的规律，分析食物营养成分对健康的影响，帮助用户实现更健康、更科学的饮食选择。
