脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-anujshah0311
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, 数据分析, 疾病诊断, 医疗统计, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康研究的公开数据，记录了影响个体脑卒中风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为静态横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据集包含了与脑卒中风险相关的通用健康信息。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
id：个体唯一标识符。
gender：性别。
age：年龄。
hypertension：高血压病史（0表示无，1表示有）。
heart_disease：心脏疾病病史（0表示无，1表示有）。
ever_married：婚姻状况。
work_type：工作类型。
Residence_type：居住类型。
avg_glucose_level：平均血糖水平。
bmi：身体质量指数。
smoking_status：吸烟状况。
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healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，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、影响因素分析以及相关疾病的深入研究。
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，如脑卒中风险预测模型开发、危险因素分析、疾病关联性研究等。
行业应用：为医疗机构和健康管理公司提供数据支持，尤其在患者风险评估、个性化健康管理方案制定、疾病预防等方面具有实用价值。
决策支持：支持医疗决策和公共卫生政策制定，有助于优化医疗资源配置和提高疾病预防效率。
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，帮助学生理解疾病风险评估和数据分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响脑卒中发生的关键因素，构建预测模型，并为改善患者预后、降低医疗成本提供数据支持。
