美国健康调查心脏病风险预测数据集USHealthSurveyHeartDiseaseRiskPrediction-moaboalwafa
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病, 健康调查, 风险预测, 流行病学, 机器学习, 医疗健康, 数据分析, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自美国健康调查的数据，记录了影响心脏病风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但通常基于近年的调查数据。
地理范围：数据覆盖美国各州，具有全国代表性。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖人口统计学特征、生活方式、既往病史、健康状况等，具体字段包括：州、性别、总体健康状况、年龄组、是否曾患心脏病、心绞痛、中风、哮喘、皮肤癌、慢性阻塞性肺病（COPD）、抑郁症、肾病、关节炎、糖尿病、听力或视力障碍、注意力、行走、穿衣/洗澡、外出活动、吸烟状况、电子烟使用、胸部扫描结果、种族/民族、饮酒情况、HIV检测、流感疫苗接种、肺炎疫苗接种、破伤风疫苗接种、高危行为、新冠病毒检测阳性等。
数据格式：CSV格式，文件名为“Heart Disease Prediction_Cleaning.csv”，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的健康调查项目，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于心脏病风险预测、健康状况评估、流行病学研究和公共卫生政策制定。
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、医学统计学、公共卫生等领域的学术研究，例如心脏病风险因素分析、风险预测模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助医生进行风险评估、个性化健康管理、疾病预防策略制定等。
决策支持：支持政府和医疗机构制定公共卫生政策，例如针对特定人群的健康干预措施、医疗资源分配等。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解心脏病风险因素，学习数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索心脏病发病风险与多种因素之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化健康管理策略，并为公共卫生决策提供数据支持。
