本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

培养学生处理真实数据的能力。本案例中的数据是基于心血管患者诊断的数据，该数据包括生理指标(性别、年龄、体重、身高等)、医疗检测指标(血压、血糖、胆固醇水平等)和患者提供的主观信息(吸烟、饮酒、运动等)共计个特征。

帮助学生熟悉机器学习建模的过程。首先读取数据后，对数据进行异常值处理，然后进行探索性分析，将分析结果可视化呈现，最后使用机器学习算法构建预测模型，对患者是否患心血管疾病进行预测。

提高学生动手实践能力。在本案例中使用Pandas完成读取数据，使用Matplotlib和Seaborn进行可视化呈现，最后使用Scikit-learn构建预测模型。