心脏病预测数据集MemprediksiPenyakitHatiDataset-muhammadroyyanrozani
数据来源：互联网公开数据
标签：心脏病，医疗健康，数据集，预测模型，机器学习，生物统计，医学研究，临床决策
数据概述： 该数据集包含了用于预测心脏病风险的相关医疗健康数据，记录了患者的临床特征和诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确说明，可能是近几年的数据。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构的患者群体，具体地区未明确。
数据维度：数据集包括患者的年龄，性别，血压，胆固醇水平，心率，吸烟史，家族病史等临床指标，以及是否患有心脏病的诊断结果。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗机构的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康领域的疾病预测，机器学习模型训练以及临床决策支持等应用，特别是在心脏病风险评估和预防中具有重要价值。
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：适用于心脏病风险评估，流行病学研究以及疾病预测模型的开发，如心脏病高危人群的识别，疾病发展趋势分析等。
行业应用：可以为医疗机构和健康管理机构提供数据支持，特别是在心脏病筛查，个性化健康管理及预防措施制定方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策和公共卫生策略优化，帮助医生制定更精准的诊疗方案。
教育和培训：作为医学，公共卫生及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解心脏病预测模型及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索心脏病发病风险与临床特征之间的关系，帮助用户实现心脏病早期预测和干预，提高疾病预防和管理效果。
