脑卒中风险预测数据集BrainStrokeRiskPredictionDataset-mithilreddy369
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中，健康，医疗，风险预测，机器学习，临床数据，人口统计学，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的脑卒中患者相关数据，记录了影响脑卒中发生的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时期内的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含多种人口统计学特征，可用于不同地区人群的风险分析。
数据维度：数据集包括患者的身份标识（id）、性别（gender）、年龄（age）、高血压史（hypertension）、心脏病史（heart_disease）、婚姻状况（ever_married）、工作类型（work_type）、居住地类型（Residence_type）、平均血糖水平（avg_glucose_level）、体重指数（bmi）、吸烟状况（smoking_status），以及是否发生过脑卒中（stroke）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，已进行初步的整理和清洗，但可能包含缺失值（如bmi字段中的NaN）。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型构建、影响因素分析和临床决策支持。
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：适用于医学、公共卫生和数据科学等领域的研究，例如脑卒中发病机制研究、风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，尤其是在风险评估、患者管理、健康干预等方面。
决策支持：支持临床医生进行脑卒中风险评估，辅助制定个性化的预防和治疗方案。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解脑卒中相关因素。
此数据集特别适合用于探索脑卒中的风险因素，构建预测模型，从而帮助改善患者预后和公共健康。
