多领域综合数据集Multi-domainIntegratedDataset-manavmaheshsanger
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 电影, 板球, 体育, 医学, 娱乐, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的四份独立数据集，涵盖了医学、娱乐和体育等多个领域。主要特征如下：
时间跨度：各数据集的时间跨度不一，其中板球比赛数据涵盖了印度板球超级联赛的比赛记录，电影数据包含了电影的发布年份，糖尿病数据未明确时间，可视为静态数据。
地理范围：数据集覆盖了不同地域的数据，包括全球电影数据和印度板球联赛数据，以及关于糖尿病患者的健康数据。
数据维度：
糖尿病数据集：包含关于糖尿病患者的生理指标和诊断结果，包括“Pregnancies”（怀孕次数）、“Glucose”（葡萄糖）、“BloodPressure”（血压）、“SkinThickness”（皮褶厚度）、“Insulin”（胰岛素）、“BMI”（身体质量指数）、“DiabetesPedigreeFunction”（糖尿病谱系功能）、“Age”（年龄）和“Outcome”（结果）等。
电影数据集：包含电影的各项信息，如“title_x”（电影标题）、“imdb_id”（IMDB编号）、“poster_path”（海报路径）、“wiki_link”（维基百科链接）、“title_y”（电影标题）、“original_title”（原标题）、“is_adult”（是否为成人电影）、“year_of_release”（上映年份）、“runtime”（时长）、“genres”（类型）、“imdb_rating”（IMDB评分）、“imdb_votes”（IMDB投票数）、“story”（剧情简介）、“summary”（摘要）、“tagline”（标语）、“actors”（演员）、“wins_nominations”（获奖情况）和“release_date”（上映日期）等。
板球比赛数据集：包含板球比赛的详细信息，如“ID”（比赛ID）、“City”（城市）、“Date”（日期）、“Season”（赛季）、“MatchNumber”（比赛编号）、“Team1”（队伍1）、“Team2”（队伍2）、“Venue”（场地）、“TossWinner”（获胜队伍）、“TossDecision”（选择）、“SuperOver”（超级赛）、“WinningTeam”（获胜队伍）、“WonBy”（胜方）、“Margin”（胜差）、“method”（胜负方式）、“Player_of_Match”（最佳球员）、“Team1Players”（队伍1球员）、“Team2Players”（队伍2球员）、“Umpire1”（裁判1）和“Umpire2”（裁判2）等。
板球击球手数据集：包含板球击球手的击球得分数据，如“batter”（击球手）和“batsman_run”（击球得分）等。
数据格式：所有数据均为CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开数据集，具体来源未明确，但已进行初步处理，便于直接使用。
该数据集适合用于多领域的数据分析和研究，可以用于探索不同领域之间的关联，以及构建预测模型。
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、娱乐和体育等多个领域的研究，例如糖尿病预测、电影票房预测、板球比赛结果分析等。
行业应用：可以为医疗、娱乐和体育行业提供数据支持，例如疾病风险评估、电影推荐系统、比赛结果预测等。
决策支持：支持相关领域的决策制定和数据驱动的策略优化，例如医疗资源分配、电影市场策略、体育赛事分析等。
教育和培训：作为数据科学、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多领域的数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索不同领域数据集之间的关系，例如探索健康数据与娱乐内容之间的关联，以及构建更全面的预测模型，帮助用户实现数据驱动的决策和优化。
