数据集概述
该数据集包含五千二百八十八条孟加拉国患者记录，涵盖十四项独立属性，涉及人口统计学、临床参数及病史。每条记录标注了糖尿病状态（糖尿病或非糖尿病），适用于预测建模和风险评估，支持糖尿病检测模型开发、风险分层及个性化管理策略研究。
文件详解
- 文件名称: DiaBD_A Diabetes Dataset for Enhanced Risk Analysis and Research in Bangladesh.csv
- 文件格式: CSV (.csv)
- 字段映射:
- 基础信息: age（年龄）、gender（性别）
- 生理指标: pulse_rate（脉搏率）、systolic_bp（收缩压）、diastolic_bp（舒张压）、glucose（血糖）、height（身高）、weight（体重）、bmi（体重指数）
- 病史信息: family_diabetes（家族糖尿病史）、hypertensive（高血压）、family_hypertension（家族高血压史）、cardiovascular_disease（心血管疾病史）、stroke（中风史）
- 标签字段: diabetic（糖尿病状态）
适用场景
- 医疗数据分析: 探究孟加拉国人群糖尿病患病率及相关健康因素的关联模式
- 机器学习建模: 开发糖尿病风险预测模型，支持早期诊断和干预
- 公共卫生研究: 分析人口统计学特征、临床指标与糖尿病风险的关系，为针对性健康管理策略提供依据
- 慢性病管理: 基于患者特征进行风险分层，辅助制定个性化糖尿病管理方案
