心血管疾病诊断预测数据集CardiovascularDiseaseDiagnosisPredictionDataset-sinehansindu
数据来源：互联网公开数据
标签：心血管疾病, 疾病预测, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 临床诊断, 数据清洗, 风险评估
数据概述：
该数据集包含心血管疾病相关的临床诊断数据，旨在用于疾病预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为通用临床诊断数据。
数据维度：包括年龄（Age）、性别（Sex）、血压（BloodPressure）、胆固醇（Cholesterol）、心率（HeartRate）、心电图（ECG）、运动诱发型心绞痛（ExerciseInducedAngina）、旧峰值（Oldpeak）、ST段斜率（ST_Slope）和心脏病（HeartDisease）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为unprocessed_heart_disease_large.csv。数据中存在缺失值和异常值，需要进行数据清洗和预处理。
来源信息：数据集来源未明确，但数据结构和内容符合医疗诊断相关特征。
该数据集适合用于心血管疾病的预测模型构建、风险因素分析和临床诊断辅助。
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、预测模型构建、疾病早期诊断等学术研究。
行业应用：可为医疗健康行业提供数据支持，如辅助医生进行疾病诊断、风险评估和个性化治疗方案制定。
决策支持：支持医疗机构和保险公司进行风险管理、资源分配和健康管理策略优化。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解心血管疾病的诊断和预测方法。
此数据集特别适合用于探索不同临床指标与心血管疾病发生之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升疾病诊断的准确性和效率。
