脑卒中风险预测分析数据集StrokeRiskPredictionAnalysisDataset-ankushramlalnaik
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 风险预测, 医疗健康, 疾病预测, 流行病学, 机器学习, 数据分析, 临床诊断
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了关于脑卒中（中风）患者的健康信息，用于预测脑卒中发生的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据特征推测可能来源于特定医疗机构或研究项目。
数据维度：数据集包括多个与脑卒中相关的特征，例如：
id：患者唯一标识符；
gender：性别；
age：年龄；
hypertension：高血压史（0表示无，1表示有）；
heart_disease：心脏病史（0表示无，1表示有）；
ever_married：是否已婚；
work_type：工作类型；
Residence_type：居住地类型（Urban/Rural）；
avg_glucose_level：平均血糖水平；
bmi：身体质量指数；
smoking_status：吸烟状态；
stroke：是否发生过脑卒中（0表示未发生，1表示发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为stroke.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确标注，但数据集已进行标准化处理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、患者特征分析以及相关疾病的流行病学研究。
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：适用于医疗健康、生物统计学等领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可为医疗机构提供数据支持，用于辅助临床决策、患者风险评估、制定预防策略等。
决策支持：支持医疗管理部门进行疾病防控规划、资源分配优化等决策。
教育和培训：作为医学、公共卫生学等相关专业的教学辅助材料，帮助学生和研究人员理解脑卒中风险因素。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发生的风险因素，构建预测模型，并为临床医生提供辅助诊断支持，从而帮助改善患者预后。
