心血管疾病风险预测弗雷明汉研究数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamStudyDataset-moustafarg
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 流行病学, 数据分析, 疾病预测, 公共卫生
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，记录了参与者的多种健康指标，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：数据未明确标注时间跨度，通常被用作静态数据集进行分析。
地理范围：数据来源于美国马萨诸塞州弗雷明汉镇，参与者主要为该地区的居民。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker）、每日吸烟量（cigsPerDay）、降压药使用情况（BPMeds）、既往中风史（prevalentStroke）、高血压史（prevalentHyp）、糖尿病史（diabetes）、总胆固醇（totChol）、收缩压（sysBP）、舒张压（diaBP）、身体质量指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose）以及十年冠心病发病情况（TenYearCHD）。
数据格式：CSV格式，文件名为framinghamcsv，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。数据已进行整理和标准化，方便分析使用。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测模型构建、流行病学研究和公共卫生政策制定。
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研究、疾病预测模型开发、风险评估算法优化等学术研究。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在患者风险评估、个性化健康管理、疾病预防策略制定等方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策、公共卫生部门的疾病防控策略制定，以及保险行业的风险评估。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解心血管疾病风险因素，并进行数据分析和建模实践。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估不同风险因素对心血管疾病发生的影响，并为个体化健康管理提供数据支持，从而改善公众健康水平。
