医疗健康患者数据分析数据集MedicalHealthPatientDataAnalysis-abdullahasif9000
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 患者数据, 临床分析, 疾病风险评估, 医疗服务, 人口统计学, 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，记录了患者的各项健康指标、就医情况以及人口统计学信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的患者健康状态快照。
地理范围：数据未明确地理范围，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：CaseOrder（病例顺序）、Customer_id（客户ID）、Interaction（交互ID）、UID（用户ID）、City（城市）、State（州）、County（县/郡）、Zip（邮编）、Lat（纬度）、Lng（经度）、Population（人口）、Area（地区）、Timezone（时区）、Job（职业）、Children（子女数量）、Age（年龄）、Education（教育程度）、Employment（就业状况）、Income（收入）、Marital（婚姻状况）、Gender（性别）、ReAdmis（再入院情况）、VitD_levels（维生素D水平）、Doc_visits（就医次数）、Full_meals_eaten（正餐摄入量）、VitD_supp（维生素D补充剂使用情况）、Soft_drink（软饮料摄入情况）、Initial_admin（初始管理）、HighBlood（高血压）、Stroke（中风）、Complication_risk（并发症风险）、Overweight（超重）、Arthritis（关节炎）、Diabetes（糖尿病）、Hyperlipidemia（高脂血症）、BackPain（背痛）、Anxiety（焦虑）、Allergic_rhinitis（过敏性鼻炎）、Reflux_esophagitis（反流性食管炎）、Asthma（哮喘）、Services（服务）、Initial_days（初始住院天数）、TotalCharge（总费用）、Additional_charges（附加费用）、Item1-Item8（项目1-8）。
数据格式：CSV格式，文件名为medical_raw_data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源未明确，但从字段内容推测，可能来自医疗机构、健康调查或公开数据集。数据已进行初步整理，但可能需要进一步清洗和预处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的风险评估、疾病预测、医疗服务优化等研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如疾病风险因素分析、患者行为模式研究、医疗服务效率评估等。
行业应用：可以为医疗机构、健康保险公司、制药企业等提供数据支持，尤其在患者管理、疾病预防、个性化医疗方面有应用价值。
决策支持：支持医疗管理部门的决策制定，如资源分配、服务优化、健康政策制定等。
教育和培训：作为医疗健康、数据科学、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析。
此数据集特别适合用于探索患者健康状况与多种因素之间的关联，帮助用户实现疾病风险预测、个性化医疗方案制定、优化医疗资源配置等目标。
