心血管疾病风险预测数据集CardiovascularDiseaseRiskPredictionDataset-achangz
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病，健康风险，机器学习，数据分析，疾病预测，生活方式，人口统计学，医学
数据概述：
该数据集包含心血管疾病相关的健康数据，记录了影响心血管疾病风险的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一次性横截面调查数据。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种人口统计学信息，可能来自全球范围。
数据维度：包括心血管疾病患病情况（HeartDisease）、身体质量指数（BMI）、吸烟情况（Smoking）、饮酒情况（AlcoholDrinking）、中风史（Stroke）、身体健康状况（PhysicalHealth）、心理健康状况（MentalHealth）、行走困难（DiffWalking）、性别（Sex_Male, Sex_Female）、种族（White, Black, Hispanic, Other, Asian, American Indian/Alaskan Native）、年龄分段（AgeCategory）、身体活动情况（PhysicalActivity）、总体健康状况（GenHealth）、睡眠时间（SleepTime）、哮喘病史（Asthma）、肾病史（KidneyDisease）、皮肤癌病史（SkinCancer）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Heart(2)(1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，经过整理，适合用于心血管疾病风险预测和分析。
该数据集适合用于心血管疾病风险预测、健康状况评估和相关因素分析。
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分析、疾病预测模型构建、公共卫生研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如风险评估、个性化健康管理方案制定等。
决策支持：支持医疗机构和相关部门进行健康政策制定、资源分配和疾病预防策略的优化。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科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相关的风险因素。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与多种生活方式和健康因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对心血管疾病风险的认知和管理水平。
