乳腺癌筛查与流行病学评估研究SEER数据集SEERBreastCancerDataSet-ahmad03038
数据来源：互联网公开数据
标签：癌症研究，乳腺癌，流行病学，数据集，医疗健康，统计分析，机器学习，生物医学
数据概述： 该数据集包含来自美国国家癌症研究所（National Cancer Institute）癌症统计研究署（Surveillance， Epidemiology， and End Results Program，简称SEER）的数据，记录了乳腺癌患者的临床信息，治疗过程及预后情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1973年到2019年。
地理范围：数据主要覆盖美国多个地区，包括SEER项目参与地区的乳腺癌病例。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，种族，诊断日期，肿瘤分期，治疗方法，生存状态，随访时间等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于SEER项目的公开数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于癌症流行病学研究，乳腺癌预后分析及机器学习建模等领域，特别是在疾病风险预测，治疗方案优化等任务中具有重要应用价值。
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：适用于乳腺癌流行病学，临床研究及预后分析，如乳腺癌发病趋势，治疗效果评估等。
行业应用：可以为医疗健康机构提供数据支持，特别是在癌症筛查，治疗方案制定和健康管理方面。
决策支持：支持医疗决策制定和公共卫生政策的优化，帮助医疗机构和政府部门制定更科学的癌症防控策略。
教育和培训：作为医学，生物统计及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解癌症流行病学，临床数据分析及机器学习应用。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌的发病规律与预后趋势，帮助用户实现癌症风险预测，治疗效果评估等目标，为医疗研究和临床实践提供数据支持。
