糖尿病风险预测健康数据集DiabetesRiskPredictionHealthDataset-shivashankari06
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 风险预测, 医疗健康, 流行病学, 机器学习, 数据分析, 公共卫生, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康调查的数据，记录了与糖尿病相关的多种健康指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态横截面数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，推测为参与健康调查的个体。
数据维度：数据集包括22个字段，涵盖了糖尿病诊断结果（Diabetes_binary），高血压、高胆固醇、吸烟、中风、心脏病或心脏病发作史等疾病史，以及BMI、身体活动、饮食习惯、饮酒、医疗保健可及性、心理健康、身体健康状况、行动能力、性别、年龄、教育程度和收入水平等。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_dataset.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的健康调查，已进行初步的标准化处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、健康状况分析以及相关疾病因素的研究。
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：适用于流行病学、公共卫生、医疗健康等领域的研究，如糖尿病发病风险因素分析、疾病预测模型构建、健康管理策略研究等。
行业应用：可以为医疗保险公司、医院、健康管理机构等提供数据支持，尤其在风险评估、个性化健康管理、健康教育等方面。
决策支持：支持公共卫生部门的疾病预防和控制策略制定，以及医疗资源的合理配置。
教育和培训：作为生物统计学、医学统计学、数据科学等课程的教学案例，帮助学生理解疾病风险因素、构建预测模型、进行数据分析。
此数据集特别适合用于探索糖尿病与其他健康指标之间的关联，构建预测模型，评估不同干预措施对糖尿病风险的影响，从而支持个性化健康管理和疾病预防。
