脑卒中风险预测与血氧饱和度数据集StrokeRiskPredictionandOxygenSaturationDataset-ramadyawahyudwinanto
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, 疾病诊断, 血氧饱和度, 数据分析, 生物医学
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了与脑卒中风险预测相关的患者信息以及血氧饱和度数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据内容推测可能来源于医疗机构。
数据维度：
healthcare-dataset-stroke-data.csv：包含患者的个人信息、健康状况和脑卒中发生情况，包括“id”（患者ID），“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”（吸烟状况），“stroke”（是否发生脑卒中）等字段。
o2Saturation.csv：包含血氧饱和度数据，字段名暂未明确，可能为血氧饱和度的数值。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行一定程度的清洗和整理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型的构建、疾病诊断、以及血氧饱和度与健康状况的相关性研究。
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：适用于生物医学、公共卫生和医疗健康领域的研究，如脑卒中风险因素分析、疾病预测模型开发、以及血氧饱和度对健康的影响研究。
行业应用：为医疗机构、健康管理平台和保险公司提供数据支持，尤其在风险评估、个性化健康管理、以及疾病早期预警方面具备实用性。
决策支持：支持医疗决策制定，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择，并为公共卫生部门提供数据支持，制定疾病防控策略。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解疾病风险评估和数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索脑卒中风险因素，建立预测模型，并研究血氧饱和度与健康状况之间的关系，从而改善疾病预防和管理。
