乳腺癌患者生存分析数据集BreastCancerSurvivalAnalysis-talalatef
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 生存分析, 临床数据, 肿瘤学, 医疗健康, 数据挖掘, 预后预测, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自SEER（Surveillance, Epidemiology, and End Results）数据库的乳腺癌患者的临床信息，用于研究影响乳腺癌患者生存期的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常代表一段时间内的患者统计信息，可用于静态分析。
地理范围：数据来源于美国SEER数据库，代表美国特定区域的患者群体。
数据维度：包括患者的年龄、种族、婚姻状况、肿瘤分期（T、N、6th Stage）、肿瘤分级、远处转移（A Stage）、肿瘤大小、激素受体状态（雌激素和孕激素）、区域淋巴结检查情况、区域淋巴结阳性数量、生存月数和生存状态等关键临床变量。
数据格式：CSV格式，文件名为seer_breast_cancer_cleaned.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于SEER数据库，该数据库是美国国立癌症研究所（NCI）建立的癌症登记项目，提供了大量关于癌症发病率、生存率和治疗方法的数据。该数据集经过清洗和整理，便于进行统计分析和建模。
该数据集适合用于乳腺癌相关的生存分析、预后预测、风险评估和临床研究。
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：适用于肿瘤学、流行病学和生物统计学的学术研究，如探索不同临床因素对乳腺癌患者生存期的影响、构建生存预测模型等。
行业应用：为医疗机构和制药企业提供数据支持，用于患者管理、个性化治疗方案的制定、新药研发和临床试验设计。
决策支持：支持临床医生进行风险评估和治疗决策，帮助患者和医生更好地了解疾病进展和预后。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的案例分析材料，帮助学生和研究人员深入理解癌症数据分析。
此数据集特别适合用于分析影响乳腺癌患者生存的关键因素，评估不同治疗方案的疗效，并构建预测模型，从而改善患者的预后。
