心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-meltemkrb
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, 数据分析, 临床数据, 健康管理, 疾病诊断
数据概述：
该数据集包含心血管疾病风险预测的相关数据，记录了患者的生理特征、生活习惯和病史信息，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含国家、洲等信息。
数据维度：数据集包括患者ID、年龄、性别、胆固醇、血压、心率、糖尿病史、家族史、吸烟情况、肥胖程度、饮酒情况、每周运动时长、饮食习惯、既往心脏病史、用药情况、压力水平、每日久坐时长、收入、BMI、甘油三酯、每周运动天数、每日睡眠时长、国家、洲、半球以及最终的心脏病发病风险。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_attack_prediction_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理，包含数值型和类别型数据。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测的研究和机器学习模型的构建。
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：适用于心血管疾病预测、风险因素分析、临床决策支持等方面的学术研究。
行业应用：可用于医疗健康行业，例如医院的疾病风险评估、个性化健康管理、辅助诊断系统开发等。
决策支持：支持医疗机构进行疾病预防策略制定，优化患者管理流程。
教育和培训：作为医学、生物统计学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心血管疾病风险因素。
此数据集特别适合用于探索不同因素对心血管疾病风险的影响，并构建预测模型，以辅助医生进行风险评估和制定个性化治疗方案。
