卒中风险预测数据集StrokeRiskPredictionDataset-shahjahanburki
数据来源：互联网公开数据
标签：卒中, 脑卒中, 医疗健康, 风险预测, 机器学习, 临床数据, 疾病预测, 数据分析
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及是否发生卒中的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一个静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可以推断为涵盖不同地区的患者。
数据维度：数据集包含多个特征，如id（患者唯一标识），gender（性别），age（年龄），hypertension（高血压），heart_disease（心脏病），ever_married（是否已婚），work_type（工作类型），Residence_type（居住地类型），avg_glucose_level（平均血糖水平），bmi（身体质量指数），smoking_status（吸烟状况）以及stroke（是否发生卒中）。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare-dataset-stroke-data.csv，方便进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，经过清洗和整理，适合用于卒中风险预测建模。
该数据集适合用于卒中风险预测、疾病风险因素分析和临床辅助决策等研究。
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：适用于医学研究，例如卒中风险因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疾病风险评估、患者管理和个性化医疗方案制定方面。
决策支持：支持医疗机构的临床决策制定，优化患者管理流程，提高医疗资源利用效率。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解疾病风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索卒中发生与各项健康指标之间的关联，帮助用户构建预测模型，提高对卒中风险的早期识别和预防能力。
