心血管疾病与医疗保险分析数据集CardiovascularDiseaseandMedicalInsuranceAnalysis-rajeevinr
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 医疗保险, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 健康管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含两部分核心数据，分别关于心血管疾病诊断以及医疗保险费用。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，可推测为通用医疗场景下的数据，不限定特定国家或地区。
数据维度：
heart.csv：包含14个变量，涉及患者的年龄、性别、胸痛类型、静息血压、血清胆固醇、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、以及目标变量（输出，表示是否有心血管疾病）。
insurance.csv：包含7个变量，包括年龄、性别、身体质量指数（BMI）、子女数量、吸烟情况、居住地区和医疗费用。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。数据已进行初步整理，可以直接用于建模。
该数据集特别适用于心血管疾病风险预测、医疗费用分析和保险定价模型等相关研究。
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：适用于心血管疾病风险因素研究、医疗费用影响因素分析、医疗保险定价模型研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，例如疾病风险预测、个性化健康管理方案制定、保险产品定价策略分析等。
决策支持：支持医疗机构的疾病预防策略制定、保险公司的风险评估和定价决策等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医学统计学等课程的实训素材，帮助学生理解相关领域的数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索心血管疾病与个体特征、医疗费用之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化医疗决策。
