数据2024年阿尔茨海默病死亡数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：阿尔茨海默病,死亡,人口统计,医疗信息,社会经济因素,数据分析,趋势研究
数据概述：
本数据集收录了2024年全球范围内阿尔茨海默病患者的死亡记录，涵盖了详细的Demographics和Medical Information等关键数据。数据集包括患者的年龄、性别、种族、地理位置等人口统计信息，以及死亡日期、死因（主要死因、次要死因及伴随因素）、疾病持续时间、伴随疾病等医疗信息。此外，数据集还提供了Health Care Information，如接受的护理类型、医疗访问频率、开具的药物等，以及Socioeconomic Factors，如教育水平、收入水平、婚姻状况、居住情况等。数据集来源于公共健康数据库、研究研究和行政数据等多方渠道，为阿尔茨海默病相关研究提供了全面的数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于阿尔茨海默病趋势分析、地理分布研究、社会经济因素影响研究等多种场景。研究人员可以利用数据进行时间序列分析，了解阿尔茨海默病死亡趋势；通过地理分析识别高发地区，为公共卫生政策提供依据；利用社会经济因素分析探究疾病影响的非医疗因素。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解阿尔茨海默病的全貌及其对社会的影响。
举例：
本数据集包含以下关键数据元素：
人口统计信息包括年龄、性别、种族、地理位置（例如国家、州、城市）等。
医疗信息包括死亡日期、死因（主要死因、次要死因及伴随因素）、疾病持续时间、伴随疾病等。
护理信息包括接受的护理类型（家庭护理、护理之家、医院、临终关怀）、医疗访问频率、开具的药物等。
社会经济因素包括教育水平、收入水平、婚姻状况、居住情况（独居、与家人同住、居住在设施内）等。
数据清洗包括去除重复记录、处理缺失值（填补或删除）、标准化格式（例如日期、分类变量）等。
描述性统计包括计算汇总统计量（均值、中位数、众数、标准差）、创建可视化图表（直方图、条形图、饼图）等。
趋势和模式分析包括时间序列分析（年份趋势）、地理模式分析（地区死亡分布）、人口统计模式分析（年龄、性别、种族差异）等。
统计分析包括相关性分析（变量之间的关系）、回归分析（预测建模）、生存分析（Kaplan-Meier曲线、Cox比例风险模型）等。
高级分析包括机器学习模型预测风险因素、聚类分析识别子组模式、文本分析处理自由文本医学笔记等。
数据集来源包括公共健康数据库（如美国疾病控制与预防中心、世界卫生组织、美国国立卫生研究院）、研究研究（如阿尔茨海默病神经影像学倡议、临床试验数据、纵向老龄化研究）和行政数据（如医院记录、保险索赔数据、国家死亡登记簿）等。分析工具包括数据清洗和清理（Python的pandas、numpy，R的dplyr、tidyr）、可视化（Matplotlib、Seaborn、ggplot2、Tableau）等。
