心血管疾病风险预测弗雷明汉研究数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionFraminghamStudyDataset-eeshanpaul
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，风险预测，医学研究，机器学习，流行病学，健康数据，数据分析，预测模型
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健康状况及相关风险因素，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：数据未明确标明具体时间段，但源于弗雷明汉心脏研究，可推断为研究期间的多年数据。
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：数据集包括多个与心血管健康相关的变量，如：性别（male）、年龄（age）、教育程度（education）、吸烟情况（currentSmoker, cigsPerDay）、血压药物使用情况（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）、体重指数（BMI）、心率（heartRate）、血糖（glucose）以及十年内发生冠心病的风险（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，该研究是流行病学领域的重要研究，为心血管疾病的风险因素研究提供了重要数据。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康状况分析等领域的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于流行病学、医学、公共卫生等领域的研究，例如心血管疾病风险因素分析、预测模型构建、疾病预警等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在风险评估、疾病预防、个性化医疗方案制定等方面。
决策支持：支持医疗机构、保险公司等相关机构进行风险评估和健康管理决策。
教育和培训：作为医学、数据科学等专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病风险因素与发病风险之间的关系，构建预测模型，并评估不同干预措施对降低心血管疾病风险的效果，从而改善公众健康。
