健康状况与医疗费用预测数据集HealthStatusandMedicalCostPredictionDataset-phmhongphnganh

数据来源：互联网公开数据

标签：健康管理, 医疗保健, 疾病风险, 成本分析, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 预测模型

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的健康状况与医疗费用相关的数据，旨在用于分析影响医疗费用的各种因素。主要特征如下：时间跨度：数据未明确具体时间，可视为一个静态的健康状况快照。地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含了普遍适用的健康指标，可用于通用分析。数据维度：数据集包含14个字段，包括“Gender”（性别），“Age”（年龄），“Marital_Status”（婚姻状况），“BMI”（身体质量指数），“Blood_Pressure”（血压），“Cholesterol”（胆固醇），“Smoking”（吸烟习惯），“Alcohol”（饮酒习惯），“Exercise”（锻炼习惯），“Diabetes”（糖尿病），“Heart_Disease”（心脏病），“Medications”（用药情况），“Medical_Cost”（医疗费用），“Health_Risk”（健康风险）。数据格式：CSV格式，文件名为health_data_updated.csv，便于数据处理和分析。来源信息：数据来源于公开的健康调查或医疗记录，已进行匿名化处理。该数据集适合用于健康风险评估、医疗费用预测和疾病关联性分析。

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、公共卫生和医疗经济学等领域的研究，例如探索不同健康因素对医疗费用的影响，以及预测个人健康风险。行业应用：可以为医疗保险公司、医院和健康管理机构提供数据支持，用于风险评估、定价策略制定和个性化健康管理方案的开发。决策支持：支持卫生政策制定者进行健康政策的评估和改进，以及医疗资源分配的优化。教育和培训：作为医学、公共卫生和数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解健康数据分析和预测建模。此数据集特别适合用于探索健康行为与医疗费用之间的关系，预测个体或群体的医疗费用，并为改善健康和降低医疗成本提供数据支持。