心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-ahmedmohamedibrahim1
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 机器学习, 医学, 健康, 疾病诊断, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含心血管疾病风险预测相关数据，记录了个体在不同生活习惯、生理指标下的心血管疾病风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围，包含多个国家和地区的个体数据。
数据维度：数据集包括年龄、性别、胆固醇、血压、心率、糖尿病、家族史、吸烟史、肥胖、饮酒量、每周运动时长、饮食习惯、既往心脏问题、用药情况、压力水平、每日久坐时长、收入、BMI、甘油三酯、每周身体活动天数、每日睡眠时长、国家、洲、半球以及心血管疾病风险等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_attack_prediction_dataset.csv，易于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测研究，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：适用于医学、健康管理、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：可以为医疗行业、健康管理机构提供数据支持，尤其在疾病风险评估、个性化健康管理方案制定、健康保险定价等方面。
决策支持：支持医疗机构、政府部门进行疾病预防策略制定、医疗资源分配优化等决策。
教育和培训：作为医学、数据科学、统计学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，以及机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病风险的内在规律，构建预测模型，以提高对个体心血管健康状况的评估和预测能力，从而辅助制定更有效的预防和干预措施。
