心血管疾病风险预测弗雷明汉研究数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamStudyDataset-wahyuprasetyoaji
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，风险预测，医学，流行病学，机器学习，健康，预测模型，临床数据
数据概述：
该数据集包含来自弗雷明汉心脏研究（Framingham Heart Study）的数据，记录了参与者的心血管疾病相关信息，用于预测未来十年内发生冠心病（CHD）的风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但来源于弗雷明汉心脏研究，该研究始于1948年，数据可能覆盖数十年。
地理范围：数据主要来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉市的居民。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker、cigsPerDay）、血压相关指标（BPMeds、prevalentStroke、prevalentHyp、sysBP、diaBP）、糖尿病（diabetes）、胆固醇水平（totChol）、身体质量指数（BMI）、心率（heartRate）、葡萄糖水平（glucose），以及十年内发生冠心病的标记（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framingham.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于弗雷明汉心脏研究，该研究是心血管疾病领域的重要研究之一，数据经过结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测研究、医学数据分析和机器学习建模。
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：适用于心血管疾病风险因素分析、预测模型构建、流行病学研究等。可以用于探索不同风险因素与心血管疾病发生之间的关系。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、健康管理、个性化医疗等领域。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行风险评估和制定预防策略。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解和应用医学数据。
此数据集特别适合用于建立预测模型，评估个体未来十年内发生冠心病的风险，从而帮助医生和患者制定预防和治疗方案。
