心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-setiahimanshu
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 风险预测, 健康数据, 机器学习, 医学分析, 数据挖掘, 疾病诊断, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的健康相关数据，记录了与心血管疾病（CVD）相关的多个生理和生活方式指标，旨在用于疾病风险预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了通用的人群健康指标，可用于不同地区的分析。
数据维度：数据集包括多个关键特征，例如：
id：患者唯一标识符；
age：年龄（以天为单位）；
gender：性别（1代表男性，2代表女性）；
height：身高（cm）；
weight：体重（kg）；
ap_hi：收缩压；
ap_lo：舒张压；
cholesterol：胆固醇水平；
gluc：葡萄糖水平；
smoke：是否吸烟（0代表否，1代表是）；
alco：是否饮酒（0代表否，1代表是）；
active：是否活跃（0代表否，1代表是）；
cardio：是否患有心血管疾病（0代表否，1代表是）；
Age Yrs: 年龄（以年为单位）。
数据格式：CSV格式，文件名为CVD_data_byopcsv，方便进行数据处理和分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康状况评估以及相关疾病的深入研究。
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：适用于医学研究，特别是心血管疾病的风险因素分析、疾病预测模型的构建和评估，以及公共卫生领域的相关研究。
行业应用：为医疗保健行业提供数据支持，例如，辅助医生进行疾病诊断，开发个性化健康管理方案，以及优化患者管理流程。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定相关健康政策，优化医疗资源配置，并提高公众健康意识。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解疾病风险预测方法。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与各种生理和生活方式因素之间的关联，帮助用户构建预测模型，评估风险，并为疾病预防提供数据支持。
