脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-maheshwariterse
数据来源：互联网公开数据
标签：脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 流行病学, 机器学习, 数据分析, 疾病诊断, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了影响个体脑卒中发生风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个关于脑卒中风险因素的横截面数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但根据数据内容推测可能来源于多个地区或国家。
数据维度：数据集包括“id”（个体唯一标识）、“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“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”（是否发生脑卒中，0代表未发生，1代表发生）和“healthcare_id”（医疗保健ID）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于脑卒中风险预测、疾病因素分析和医学研究。
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：适用于流行病学、临床医学等领域的学术研究，如脑卒中风险因素分析、疾病发病机制研究等。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，尤其在风险评估、疾病预防、个性化医疗等方面有应用前景。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定相关健康政策，优化医疗资源配置。
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相关因素。
此数据集特别适合用于构建脑卒中风险预测模型，探索不同因素对脑卒中发生的影响，并为改善公众健康提供数据支持。
