心血管疾病与贷款违约预测数据集CardiovascularDisease-LoanDefaultPredictionDatasets-deekshaa1
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 贷款违约, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 金融风控, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含两类数据，分别记录了心血管疾病患者的生理特征和贷款申请人的还款信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注具体地区，推测为一般性医疗和金融场景。
数据维度：
心血管疾病数据集：包括年龄、性别、胸痛类型、静息血压、胆固醇、空腹血糖、静息心电图结果、最大心率、运动诱发心绞痛、旧峰值、坡度、主要血管数量、地中海贫血、目标（是否患有心脏病）等特征。
贷款违约数据集：包括首付金额、末期付款、信用评分、房屋号码、结果（是否违约）等特征。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，文件名如heart_disease_data.csv、loan payment dataset.csv等，便于数据分析和处理。
数据来源：数据集来源于公开数据，可能来自医疗研究机构、金融机构或相关数据平台。数据已进行初步处理，例如数据清洗和标准化。
该数据集适合用于心血管疾病诊断预测和贷款违约风险评估等领域。
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、金融风险评估等领域的学术研究，如心血管疾病风险因素分析、贷款违约预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗健康、金融服务行业提供数据支持，特别是在疾病诊断、风险评估、信贷审批等方面。
决策支持：支持医疗机构和金融机构的决策制定，优化患者管理和风险控制策略。
教育和培训：作为医学、金融、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解疾病预测与风险评估。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与贷款违约的内在规律，构建预测模型，帮助用户实现风险预警和决策优化。
