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食源性疾病数据记录CSV（19119条）【500010069】

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简介：
本数据集包含19119条关于食源性疾病的详细记录，以CSV格式存储。这些记录提供了病患症状、发病时间及可能的致病食物等信息，旨在研究和预防食品相关疾病的发生。【500010069】 食源性疾病数据集包含了与食用受污染食品引发的疾病相关的信息集合。该数据集涵盖了各种食源性疾病、其病原体、受影响的人群以及地理位置等因素。它是研究人员、医疗保健专业人员和政策制定者了解食源性疾病的流行趋势、模式及影响的重要资源。

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  • 食源性疾病数据记录CSV（19119条）【500010069】
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    本数据集包含19119条关于食源性疾病的详细记录，以CSV格式存储。这些记录提供了病患症状、发病时间及可能的致病食物等信息，旨在研究和预防食品相关疾病的发生。【500010069】 食源性疾病数据集包含了与食用受污染食品引发的疾病相关的信息集合。该数据集涵盖了各种食源性疾病、其病原体、受影响的人群以及地理位置等因素。它是研究人员、医疗保健专业人员和政策制定者了解食源性疾病的流行趋势、模式及影响的重要资源。
     
  • 疾病与症状记录的CSV数据集（含5000+条目）
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    本数据集包含了超过5000个条目的疾病及相应症状信息，以CSV格式存储，便于研究人员和开发者进行医疗数据分析、模式识别以及辅助诊断工具开发。 该数据集包含800多种独特的疾病和600种不同的症状。每一种疾病都关联着不同数量的症状，如果某疾病的症状较少，则相关字段会留空。整个数据集中共有18列信息。
     
  • 疾病数据.csv
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    《疾病数据.csv》是一份包含各种疾病的数据库文件，记录了病名、症状、病因等详细信息，便于医学研究和数据分析。 医疗数据包括疾病、科室、病症等关系表，共有14000多条记录。这些数据来源于39健康网，并包含15项信息，涉及7类实体，约有3.7万个实体以及21万种实体之间的关系。
     
  • 心脏疾病与中风预防数据集 CSV（含3.5万+记录）
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    本数据集包含超过35,000条记录，旨在研究和预测心脏疾病及中风的风险因素，为医疗健康领域的科研提供支持。 该数据集是心血管疾病监测系统的一部分，旨在整合来自多个来源的指标以全面了解美国心血管疾病的公共卫生负担及相关风险因素。这些数据根据地理位置（国家、州、县及选定地点）以及各种健康状况和危险因素进行分类，包括心力衰竭等心脏问题与高血压等风险因子。此外，该数据库支持趋势分析，并允许按年龄组、性别和种族民族分层展示信息。
     
  • 心脏疾病数据集（含30万条记录，表格格式）
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    这是一个包含30万条记录的心脏疾病数据集，以表格形式呈现。数据集中包含了诊断、患者特征等多方面信息，适合用于心脏病研究和模型训练。 心脏病数据集包含30万条记录，并已完成数据清洗工作。该数据以Excel表格形式呈现，包括以下属性：HeartDisease（心脏病）、BMI（身体质量指数）、Smoking（吸烟情况）、AlcoholDrinking（饮酒习惯）、Stroke（中风历史）、PhysicalHealth（身体健康状况）、MentalHealth（心理健康状态）、DiffWalking（行走困难程度）、Sex（性别）和AgeCategory（年龄分类）。
     
  • 糖尿病数据集CSV格式含770条记录（Diabetes Dataset）
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    本数据集为糖尿病相关研究设计，包含770条详细记录，以CSV格式存储。每一记录均提供多项关键指标，便于分析与建模。 糖尿病是一种全球性的慢性疾病，严重影响着人们的健康状况。科研人员与医疗工作者常利用数据集来研究如何更好地理解和预防这种病症。本篇文章将详细介绍一个名为“糖尿病数据集 CSV”的资源，其中包括770条记录，涵盖其来源、内容以及潜在的应用价值。 该数据集由美国国家糖尿病、消化和肾脏疾病研究所提供，是科研领域的重要资料之一。它的主要目标在于通过一系列的诊断测量来预测患者是否患有糖尿病。每个记录代表一个个体，并包含多个特征变量，这些变量反映了患者的生理指标，有助于评估患糖尿病的风险。 CSV文件格式是一种通用的数据交换格式，特别适合于存储结构化的表格数据。“糖尿病数据集 CSV”中的每行表示一位患者的信息，而各个列则包含了各种特征和结果变量。例如，该数据集中可能包括年龄、性别、体重、身高及血压等基本信息，以及空腹血糖水平与胰岛素水平等直接关联到糖尿病的生物指标。 在770条记录中，每个个体的特征通常可以分为以下几类： 1. 基本人口统计信息：如年龄和性别。这些因素可能影响着患糖尿病的风险。 2. 生理测量值：例如体重、身体质量指数（BMI）及血压等。这些都是与糖尿病发生和发展密切相关的指标。 3. 生化标志物：包括空腹血糖水平以及糖化血红蛋白浓度，它们是诊断糖尿病的关键依据。 4. 长期并发症的迹象：如视网膜病变和肾功能情况，这些信息可以反映疾病的严重程度。 通过分析此数据集，研究者们能够探究不同特征与糖尿病患病率之间的关系，并揭示风险因素、建立预测模型或评估现有干预措施的效果。此外，该数据集规模适中，非常适合初学者进行数据分析实践，例如使用Python的Pandas库执行数据清洗和探索性数据分析（EDA），并应用机器学习算法如逻辑回归、决策树和支持向量机来构建预测模型。 总的来说，“糖尿病数据集 CSV”为研究提供了丰富的实证材料。无论是在学术领域还是临床实践中，该资源都能帮助我们更深入地了解糖尿病的成因，预测疾病的发展趋势，并可能推动新的预防和治疗策略的研发。通过CSV格式存储的数据易于处理与共享，从而促进了全球范围内的科研合作。
     
  • 艾滋病病毒感染预测数据集 CSV格式含7.2万+条记录
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    本数据集为CSV格式，包含超过72,000条记录，旨在用于研究和预测艾滋病病毒（HIV）感染情况，支持相关疾病的预防与控制工作。 数据集包含已诊断为艾滋病患者的医疗保健统计数据及分类信息。 字段包括： - 时间：失败或审查的时间。 - trt：治疗指示（0=仅 ZDV；1 = ZDV + ddI，2 = ZDV + Zal，3 = 仅 ddI）。 - 年龄：基线时的年龄（岁）。 - WTKG：基线时体重 （千克）。 - 血友病：是否患有血友病（0=否；1=是）。 - 同性恋活动：是否有同性恋活动（0=否，1=是）。 - 药物滥用历史：有无静脉注射毒品史（0=否，1=是）。 - Karnofsky 评分：基线时的Karnofsky评分（范围从0到100分）。 - oprior：在前175年中是否接受过非 ZDV 的抗逆转录病毒治疗（0 = 否；1 = 是）。 - z30：前175天内是否使用过ZDV ( 0=否， 1=是 )。 - Preanti: 前175年的抗逆转录病毒疗法情况 - 种族：种族分类（0=白人，1=非白人）。 - 性别：性别（0=F；1=M）。 - STR2：患者之前是否接受过任何类型的抗逆转录治疗 ( 0 = 初次使用, 1 = 经验丰富 )。 - strat：根据既往的抗逆转录病毒疗法进行分类，分为三种情况( 1=初次使用者，2=>1但<=52周的既往治疗者，3=>52周)。 - 症状指示器：患者是否出现症状 (0 = 渐进性；1 = 出现症状 )。 - 治疗方式：当前使用的具体治疗方案（0=仅 ZDV, 1=其他）。 - offtrt: 在96+-5周前是否有停药情况 ( 0=否， 1=是)。 - CD4细胞计数：基线时的CD4细胞数量以及20+-5周后的值；另外还有相应的基线和后续时间点上的CD8 细胞 计数。 - 感染者状态：是否感染艾滋病（0 = 否，1 = 是）。
     
  • 水质安全性数据集 CSV 文件含7K+条记录
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    本数据集包含超过7,000条水质安全相关记录，以CSV格式存储，涵盖多种关键指标，为研究和分析提供了详实的数据支持。 本数据集是一个全面的水质分析数据库，包含7999条模拟记录的数据。该数据集涵盖了多种化学物质浓度测量值，例如铝、氨、砷、钡和镉等，并且每种化学物质都设定了安全阈值。这些化学物质在实际水源中的浓度受到环境污染、工业排放及自然矿物质含量等多种因素的影响。 此外，数据集中还包括一个“是否安全”的分类变量，用于指示水样是否符合人类消费的安全标准。这一字段的判定依据是各化学物质的实际浓度与它们各自的安全阈值进行对比的结果。该数据集虽然是基于模拟生成的数据，但其设计参考了实际应用情况，在此之上可以开展包括但不限于数据预处理、特征工程、模型构建和评估等多方面的研究工作。 通过对这些探索性分析所得出的结论，有助于深入理解水质安全与公共卫生之间的关系，并为相关领域提供有价值的参考资料。
     
  • 上海餐饮数据CSV含9W+条记录
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    本数据库包含超过九万条有关上海市餐饮行业的详细记录，内容涵盖店铺信息、菜品评价及消费者反馈等多维度数据。适合市场分析与商业决策参考。 上海餐饮数据集包含9万多条记录的CSV文件，提供了丰富的信息用于分析上海餐饮行业的状况。该数据集可能包括以下核心字段： 1. **商户名称**：识别各个餐饮商家的独特标识。 2. **地址**：餐厅的具体位置，可用于研究分布规律或热门商圈。 3. **电话**：方便联系商家或获取更多信息。 4. **营业时间**：了解商家的运营模式和时间规律。 5. **人均消费**：反映餐厅的价格水平，可分析消费者的消费习惯和市场定位。 6. **评分**：消费者的评价，可以反映商家的服务质量和菜品质量。 7. **评论数量**：体现餐厅的受欢迎程度和口碑传播。 8. **菜系**：揭示了餐饮市场的多样化和地域特色。 9. **标签**：可能包括特色菜品、优惠活动等，有助于定位和推广。 10. **经纬度**：地理坐标，可进行地图上的可视化分析。 通过这些数据，我们可以进行以下多方面的分析： - **市场趋势**：分析各菜系的受欢迎程度，了解餐饮行业的主流趋势。 - **空间分布**：利用经纬度绘制热力图，研究餐饮店在城市中的分布特点，如是否集中在商业区、居民区等。 - **消费水平**：探究不同区域、菜系的人均消费差异，为消费者提供选择参考，也为商家调整定价策略提供依据。 - **时间模式**：分析营业时间与评分、评论数量的关系，理解消费者的用餐习惯。 - **用户行为**：高评分和评论数量可能意味着良好的用户体验，可挖掘顾客满意度的决定因素。 - **商圈竞争力**：对比同一商圈内不同餐厅的表现，揭示竞争格局。 - **营销策略**：根据标签数据，分析哪些特色或促销更受消费者欢迎，指导商家制定营销策略。 此外，还可以结合其他公开数据，如人口统计数据、交通信息等进行深度挖掘和综合分析。例如可以研究人口密度对餐饮需求的影响以及交通便利性对餐厅选址的考量。 这个数据集不仅为学术研究提供了宝贵的资料，也是商业智能、市场调研和政策制定的重要工具。通过有效的数据分析，我们可以洞察餐饮市场的潜在机会，优化运营，提升服务质量，并预测未来的行业动态。
     
  • 菜品食谱数据库(40000条记录).sql
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    这是一个包含40000条详细记录的大型菜品食谱数据库，每一条记录都包含了食材、步骤和烹饪技巧等信息，适合厨师及美食爱好者参考使用。 菜谱40000条数据.sql包含了大量关于各种菜肴的制作方法和配料清单的信息。这份文件可以为用户在烹饪方面提供丰富的资源和支持。由于原文中并未提及任何具体的联系信息或网址，因此无需进行额外修改以去除这些内容。重写后的描述仅保留了对文档基本性质的说明。