医疗健康分析乳腺癌诊断数据集HealthcareAnalysisBreastCancerDiagnosisDataset-mercygathuru
数据来源：互联网公开数据
标签：乳腺癌, 医疗健康, 诊断分析, 患者数据, 人口统计, 环境因素, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了乳腺癌患者的诊断信息以及相关的患者特征和环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，通常用于静态分析。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含患者的地区、州和邮编信息。
数据维度：数据集包含患者ID、患者状态、年龄、乳腺癌诊断代码及描述、转移性癌症诊断代码、地区、部门、人口统计学数据（如人口密度、年龄中位数、性别比例、婚姻状况等）、住房信息（如房屋所有权、房屋价值、租金中位数等）、教育程度、劳动力参与度、失业率、自雇情况、农民比例、种族构成、残疾情况、贫困率、英语受限程度、通勤时间、医疗保险情况、退伍军人情况、以及环境因素（如臭氧、PM2.5、二氧化氮浓度）和教育水平等。
数据格式：CSV格式，包含Clean Test (1).csv和Clean Training (1).csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，经过清洗和整理，方便进行后续分析。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、患者特征分析、以及环境因素对健康影响的研究。
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：适用于医疗健康、流行病学、公共卫生等领域的学术研究，例如乳腺癌风险因素分析、预测模型构建、环境因素与疾病关联研究等。
行业应用：为医疗机构、保险公司、健康管理公司提供数据支持，用于患者风险评估、个性化治疗方案制定、健康管理策略优化等。
决策支持：支持政府部门、医疗机构制定相关政策和改善医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解疾病诊断、风险因素分析和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌诊断与患者特征、环境因素之间的关系，并构建预测模型，以改善患者的预后和生活质量。
