医疗健康多维度特征数据集HealthcareMulti-dimensionalFeatureDataset-srikarvoguri
数据来源：互联网公开数据
标签：健康, 医疗, 疾病预测, 健康管理, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 医疗保健
数据概述：
该数据集包含模拟的医疗健康数据，记录了多个维度下的健康指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为静态快照数据。
地理范围：数据无地理范围限制，为通用健康指标。
数据维度：数据集包含33个特征，涵盖年龄、性别、血压、胆固醇水平、运动频率、饮食质量、睡眠时长、健康支出、BMI、吸烟状态、饮酒量、家族病史、用药情况、压力水平、就医次数、医保覆盖情况、心率、呼吸频率、血糖、体温、身体活动水平、精神健康评分、视力评分、听力评分、维生素D水平、免疫功能评分、误工天数、用药费用、手术史、住院史、过敏史、慢性病史、疫苗接种状态。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare_pca_dataset.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于健康状况评估、疾病风险预测、健康管理策略研究等。
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、公共卫生、健康管理等领域的研究，例如疾病风险预测模型构建、健康影响因素分析、个性化健康管理方案设计等。
行业应用：为医疗机构、健康保险公司、健康管理平台等提供数据支持，例如患者风险分层、健康干预效果评估、疾病早期预警等。
决策支持：支持医疗健康领域的决策制定和策略优化，例如医疗资源分配、健康政策制定、健康教育推广等。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解健康相关因素之间的关系，以及数据驱动的健康管理方法。
此数据集特别适合用于探索健康指标与健康状况之间的关联性，为用户提供数据支持，以优化健康管理策略、提高疾病预测准确性。
