脑卒中患者健康信息数据集StrokePatientHealthInformationDataset-yusrashereen
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, 数据分析, 流行病学, 患者特征
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的健康信息，用于分析脑卒中（脑中风）的发病风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为患者健康状况的横截面数据。
地理范围：未明确标注数据来源地，但数据包含通用健康指标，可用于全球范围内的研究。
数据维度：数据集包括id（患者唯一标识）、gender（性别）、age（年龄）、hypertension（高血压）、heart_disease（心脏病）、ever_married（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）和stroke（是否患有脑卒中）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，便于数据分析与建模。
数据来源：该数据集来源于公开数据，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于脑卒中风险预测模型的构建、影响因素分析和疾病相关性研究。
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：适用于医学、流行病学和公共卫生领域的学术研究，如脑卒中发病风险因素分析、患者特征与疾病关联研究等。
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、辅助诊断、患者管理和健康管理方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定针对性的预防策略和干预措施，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学和统计学等相关专业的教学素材，帮助学生理解疾病风险因素分析和机器学习模型在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索脑卒中的高危人群特征，构建预测模型，以及评估不同因素对脑卒中发生的影响，从而为疾病预防和治疗提供数据支持。
