脑卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-akritiupadhyayks
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, 健康管理, 数据分析
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：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据包含了患者的个人健康信息。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如id、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压）、heart_disease（心脏疾病）、ever_married（是否已婚）、work_type（工作类型）、Residence_type（居住类型）、avg_glucose_level（平均血糖水平）、bmi（体重指数）、smoking_status（吸烟状态）和stroke（是否发生脑卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data-1.csv，方便数据分析和建模。
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、疾病诊断和健康管理等相关领域的研究。
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学术研究，如脑卒中风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，特别是在疾病风险评估、个性化健康方案制定等方面。
决策支持：支持医疗决策制定和健康管理策略优化。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险预测。
此数据集特别适合用于探索脑卒中发病风险的影响因素，构建预测模型，并评估不同干预措施对降低脑卒中发生率的效果。
