脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-priyabhattmtech2021
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, 临床数据, 疾病诊断, 数据分析, 健康管理
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（Stroke，又称中风）相关的患者信息，用于评估和预测脑卒中的发生风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间点或较短时间窗口内的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种生活方式和健康状况相关的变量，适用于全球范围内的脑卒中风险研究。
数据维度：数据集包含12个字段，包括id（患者唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压）、heart_disease（心脏病）、ever_married（是否已婚）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住地类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（身体质量指数）、smoking_status（吸烟状态）和stroke（是否发生脑卒中，0代表未发生，1代表发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未明确，但数据经过整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于脑卒中风险因素分析、预测模型构建以及相关临床研究。
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：适用于医学研究、公共卫生等领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、疾病发病机制研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、患者健康管理、个性化医疗服务等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策、疾病预防策略制定以及医疗资源分配。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解疾病风险预测方法。
此数据集特别适合用于探索不同因素对脑卒中发生风险的影响，建立预测模型，并评估其在临床实践中的应用价值，从而改善患者的预后。
