医疗健康与学生行为分析数据集HealthcareandStudentBehaviorAnalysisDataset-mugenyiluis
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 学生行为, 数据分析, 预测模型, 机器学习, 临床数据, 教育数据, 行为分析
数据概述：
该数据集包含两个独立的数据集，分别记录了医疗健康相关信息和学生行为相关信息。主要特征如下：
时间跨度：医疗健康数据集记录了不同时间段的患者就医数据；学生数据集未明确时间范围，可视为静态数据。
地理范围：数据集未明确具体地理位置，可视为通用数据集。
数据维度：
医疗健康数据集包括患者姓名、年龄、性别、血型、疾病状况、入院日期、医生、医院、保险公司、账单金额、病房号、入院类型、出院日期、用药、检测结果等。
学生数据集包括婚姻状况、申请方式、申请顺序、课程、日/夜间出勤、先前学历、先前学历成绩、国籍、母亲学历、父亲学历、母亲职业、父亲职业、录取成绩、是否迁居、特殊教育需求、是否有债务、学费是否按时缴纳、性别、是否奖学金获得者、入学年龄、是否国际生、第一学期学分、第一学期注册单元数、第一学期评估次数、第一学期通过单元数、第一学期成绩、第一学期未评估单元数、第二学期学分、第二学期注册单元数、第二学期评估次数、第二学期通过单元数、第二学期成绩、第二学期未评估单元数、失业率、通货膨胀率、GDP、目标等。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别为healthcare_dataset.csv和Students.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
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和教育领域的学术研究，例如疾病诊断预测、学生行为分析、辍学风险评估等。
行业应用：可以为医疗机构和教育机构提供数据支持，尤其是在患者管理、学生支持、资源分配等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如优化医疗资源配置、改善教学策略等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗健康和学生行为数据。
此数据集特别适合用于探索医疗健康与学生行为的内在规律，构建预测模型，优化决策，实现个性化服务。
