糖尿病患者健康预测数据集DiabetesPatientHealthPredictionDataset-jihanaskandarmosa
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 疾病预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 患者信息, 健康指标, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构和公开研究的糖尿病患者健康相关数据，用于糖尿病诊断与病情预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的患者健康状况快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含通用健康指标，可用于全球范围内的糖尿病研究。
数据维度：数据集包含两类数据：一类是患者的生理指标数据，包括患者编号、日期、时间、测量代码和测量值；另一类是患者的风险预测数据集，包含性别、年龄、高血压、心脏病、吸烟史、BMI、HbA1c水平、血糖水平以及是否患有糖尿病的标签。
数据格式：CSV格式，包含diabetes_data_all_patientcsv、diabetes_prediction_datasetcsv和diabetescsv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开医疗数据，已进行初步的数据整理和清洗。该数据集适用于糖尿病风险预测、疾病诊断辅助以及健康管理等研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，如糖尿病风险预测模型的建立、影响因素分析、疾病发展趋势研究等。
行业应用：为医疗机构、健康管理平台等提供数据支持，尤其在患者风险评估、个性化健康建议、辅助诊断等方面。
决策支持：支持医疗机构和相关部门制定糖尿病防治策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物信息学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解疾病预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者的健康状况与各项指标之间的关系，帮助用户实现对糖尿病风险的预测和早期干预。
