脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-lishangyin
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 人口统计, 临床特征, 数据分析, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与脑卒中（中风）相关的患者信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作横断面数据使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了人口统计学信息，可用于不同人群的风险分析。
数据维度：包括患者的各项临床特征和人口统计学信息，如年龄、性别、高血压史、心脏病史、婚姻状况、工作类型、居住地类型、平均血糖水平、BMI指数、吸烟状态以及是否患有脑卒中。
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：数据来源于公开医疗数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病诊断辅助和临床研究。
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：适用于医疗健康领域的研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建、不同人群风险差异研究等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，尤其在患者风险评估、早期预警、个性化治疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗健康领域的决策制定，如优化医疗资源分配、提升患者管理效率等。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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病规律，构建风险预测模型，帮助提升医疗健康水平。
