糖尿病患者健康数据分析数据集DiabetesPatientHealthDataAnalysis-ahmedgehadorabi
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 健康数据, 医疗分析, 机器学习, 风险评估, 生活方式, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自健康监测的数据，记录了糖尿病患者的健康状况和生活方式相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据未明确标明地理位置，可视为匿名患者的健康数据。
数据维度：包括user_id（用户ID），date（日期），weight（体重），height（身高），blood_glucose（血糖），physical_activity（身体活动水平），diet（饮食习惯），medication_adherence（用药依从性），stress_level（压力水平），sleep_hours（睡眠时长），hydration_level（水合水平），bmi（身体质量指数），risk_score（风险评分）等。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_data.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行匿名化处理，用于研究和分析。
该数据集适合用于研究糖尿病相关的健康因素，以及健康管理和疾病风险预测。
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：适用于医学研究和健康管理领域，如糖尿病发病机制研究、生活方式对血糖的影响分析等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在疾病风险预测、个性化健康管理方案制定、智能健康监测等方面。
决策支持：支持医疗机构和健康管理机构进行患者健康状况评估、优化治疗方案和改善患者生活质量。
教育和培训：作为医学、公共卫生、数据科学等相关专业的教学案例和实训数据，帮助学生和研究人员深入理解健康数据分析。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者健康状况与多种因素之间的关系，构建预测模型，并为患者提供个性化的健康管理建议。
