心血管疾病影响因素分析数据集CardiovascularDiseaseInfluencingFactorsAnalysisDataset-alexprogrammer
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 健康风险, 流行病学, 风险因素, 数据分析, 机器学习, 公共卫生, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自2020年的心血管疾病相关健康调查数据，记录了影响心血管疾病的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为2020年。
地理范围：数据来源于美国各州（state）。
数据维度：数据集包括心血管疾病（HeartDisease）发病情况，以及州（state）、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）、年龄段（AgeCategory）、种族（Race）、糖尿病史（Diabetic）、身体活动情况（PhysicalActivity）、总体健康状况（GenHealth）、睡眠时间（SleepTime）、哮喘史（Asthma）、肾病史（KidneyDisease）和皮肤癌史（SkinCancer）等多个影响因素。
数据格式：CSV格式，文件名为heart_disease_2020.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开健康调查，已进行初步整理。
该数据集适合用于心血管疾病相关风险因素的研究，疾病预测模型的构建，以及公共卫生政策的制定。
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、公共卫生、健康管理等领域的研究，例如心血管疾病风险因素分析、不同人群发病率差异分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如疾病风险评估、个性化健康管理方案制定、医疗保险定价等。
决策支持：支持政府部门制定公共卫生政策，进行疾病预防和控制，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解疾病风险因素和数据分析方法。
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状况之间的关联，帮助用户识别高风险人群，制定有针对性的预防措施。
