全球健康与数据科学职业发展分析数据集GlobalHealth-DataScienceCareerAnalysisDataset-euoooo
数据来源：互联网公开数据
标签：健康指标, 疾病风险, 薪资分析, 职业发展, 数据科学, 机器学习, 流行病学, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的数据，记录了全球健康状况、数据科学领域职业发展以及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不完全一致，涵盖了不同时间段，具体取决于各个子数据集。
地理范围：数据集涵盖全球范围，包含不同国家和地区的健康指标和职业发展数据。
数据维度：数据集包含三个主要子数据集：
heart_disease_health_indicators.csv：包含与心脏病相关的健康指标，如高血压、高胆固醇、BMI、吸烟情况、糖尿病等，以及人口统计学信息。
Data Science Jobs Salaries.csv：包含数据科学领域的工作岗位薪资数据，包括工作年份、经验水平、就业类型、职位名称、薪资、员工居住地、远程办公比例、公司所在地和公司规模等。
who_life_exp.csv：包含世界卫生组织（WHO）的生命期望、死亡率、酒精消费、BMI、医疗资源、经济指标等多项健康和社会经济指标。
数据格式：所有数据均以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的健康调查、职业发展平台和国际组织报告。已进行初步的标准化和清洗，以便于分析。
该数据集适合用于健康风险因素分析、职业发展趋势研究、数据科学领域薪资分析，以及不同国家和地区健康状况的对比研究。
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：适用于健康科学、流行病学、数据科学和经济学等领域的学术研究，如疾病风险因素分析、健康与经济发展关系研究、职业发展趋势分析等。
行业应用：可以为医疗保健行业、人力资源行业和数据科学领域提供数据支持，特别是在健康管理、人才招聘、薪资调查和市场分析等方面。
决策支持：支持政府部门、医疗机构和企业制定健康政策、优化人才战略和进行市场预测。
教育和培训：作为健康数据分析、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康指标、职业发展和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索健康状况、职业发展和经济发展之间的复杂关系，帮助用户实现健康风险评估、职业规划优化、市场趋势预测等目标。
