医疗健康乳腺癌诊断分析训练数据集HealthcareBreastCancerDiagnosisTrainingSet-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, 流行病学, 机器学习, 公共卫生, 数据挖掘, 临床研究
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和相关人口统计学及环境因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的横截面数据，反映特定时期的健康状况。
地理范围：数据覆盖了多个地区，包括患者所在州（patient_state）和邮编前三位（patient_zip3），反映了不同地区的乳腺癌诊断情况。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如患者年龄（patient_age）、乳腺癌诊断代码（breast_cancer_diagnosis_code）和描述（breast_cancer_diagnosis_desc）、转移性癌症诊断代码（metastatic_cancer_diagnosis_code）、地区（Region）、分区（Division）、人口统计学数据（如人口、年龄中位数、性别比例、婚姻状况、家庭规模、住房情况、教育程度、劳动力参与率、失业率、自雇比例、贫困率、英语水平等）、环境因素（如臭氧、PM2.5、二氧化氮浓度）以及就医情况（如未参保情况、退伍军人比例）等。
数据格式：CSV格式，文件名为 Clean Training.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗健康相关机构或研究项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于乳腺癌诊断预测、风险因素分析、公共卫生研究和临床研究等。
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：适用于医疗健康、流行病学和公共卫生领域的学术研究，如乳腺癌风险因素分析、诊断预测模型构建、不同地区发病率比较等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司和制药企业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、患者管理、药物研发等方面。
决策支持：支持政府部门和医疗机构制定相关政策，优化医疗资源配置，提高公众健康水平。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解乳腺癌的诊断与预防。
此数据集特别适合用于探索乳腺癌诊断的影响因素，构建预测模型，评估不同地区和人群的健康差异，从而帮助改善乳腺癌的预防和治疗策略。
