心理健康调查分析数据集MentalHealthSurveyAnalysisDataset-qasimb946
数据来源：互联网公开数据
标签：心理健康, 调查数据, 情绪分析, 人口统计, 风险评估, 机器学习, 预测模型, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自心理健康调查的数据，记录了参与者的个人信息、生活习惯、学业/工作压力、满意度以及心理健康状况等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态调查数据集使用。
地理范围：数据覆盖的地区未明确，但参与者来自多个城市，推测为印度或其他亚洲国家。
数据维度：数据集包括多个维度，如：id（唯一标识符）、Name（姓名）、Gender（性别）、Age（年龄）、City（城市）、Working Professional or Student（工作者或学生）、Profession（职业）、Academic Pressure（学业压力）、Work Pressure（工作压力）、CGPA（平均绩点）、Study Satisfaction（学习满意度）、Job Satisfaction（工作满意度）、Sleep Duration（睡眠时长）、Dietary Habits（饮食习惯）、Degree（学位）、Have you ever had suicidal thoughts ?（是否有过自杀念头）、Work/Study Hours（工作/学习时长）、Financial Stress（经济压力）、Family History of Mental Illness（是否有精神疾病家族史）以及train.csv中新增的Depression（抑郁程度）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）和test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于心理健康相关的研究，包括情绪状态预测、风险因素分析等。
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：适用于心理学、社会学、公共卫生等领域的研究，如心理健康影响因素分析、抑郁症预测模型构建、不同人群心理健康状况对比研究等。
行业应用：可以为心理健康服务机构、教育机构、企业等提供数据支持，用于改善心理健康服务、制定员工关怀计划、优化学习环境等。
决策支持：支持政府和非营利组织制定心理健康政策，评估干预措施的有效性，以及进行资源分配。
教育和培训：作为心理学、数据科学、社会统计等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解心理健康调查数据，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索心理健康与生活方式、工作学习压力、经济状况等因素之间的关系，帮助用户实现预测心理健康状况、识别高危人群、优化干预策略等目标。
