糖尿病风险预测数据集DiabetesRiskPredictionDataset-mdshahadatkabir
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 风险预测, 医疗健康, 机器学习, 健康指标, 数据分析, 公共卫生, 疾病预测
数据概述：
该数据集包含来自公开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：数据未明确标注具体时间，可视为一份静态的健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含多种健康相关的指标，适用于一般性糖尿病风险评估。
数据维度：数据集包括22个关键字段，涵盖了糖尿病诊断结果（Diabetes_012）、高血压（HighBP）、高胆固醇（HighChol）、胆固醇检查（CholCheck）、体重指数（BMI）、吸烟史（Smoker）、中风史（Stroke）、心脏病或心肌梗死史（HeartDiseaseorAttack）、身体活动情况（PhysActivity）、水果摄入量（Fruits）、蔬菜摄入量（Veggies）、酗酒情况（HvyAlcoholConsump）、是否有医疗保健（AnyHealthcare）、因费用问题无法就医（NoDocbcCost）、总体健康状况（GenHlth）、心理健康状况（MentHlth）、身体健康状况（PhysHlth）、行走困难程度（DiffWalk）、性别（Sex）、年龄（Age）、教育程度（Education）和收入水平（Income）等。
数据格式：CSV格式，文件名为prep_data_diabetes.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康调查，已进行初步的数据整理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、健康状况评估和疾病关联性研究。
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：适用于公共卫生、流行病学和医疗健康领域的学术研究，例如糖尿病风险因素分析、不同健康指标间的关联性研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险评估、健康管理、个性化健康建议等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理部门进行疾病预防策略制定、资源分配优化以及健康教育推广。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解糖尿病风险因素及相关健康指标。
此数据集特别适合用于探索不同健康因素对糖尿病风险的影响，帮助用户构建预测模型，优化健康管理策略。
