糖尿病患者医疗健康数据分析数据集DiabetesPatientHealthcareDataAnalysis-nurrturkaslan
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗健康, 患者数据, 数据分析, 疾病预测, 临床诊断, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了糖尿病患者的医疗信息，用于疾病诊断、治疗方案分析和患者管理等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间跨度，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推测为医疗机构的患者数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如患者的就诊ID、患者编号、种族、性别、年龄、体重、入院类型ID、出院处置ID、诊断代码（ICD编码）、药物使用情况、实验室检查结果、HbA1c水平、血糖水平等。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：IDs_mapping.csv、var.csv和diabetic_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于糖尿病相关的疾病预测、临床分析、医疗资源优化等。
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、生物医学工程等领域的学术研究，如疾病风险预测、治疗效果评估、医疗资源优化等。
行业应用：可以为医疗机构、制药公司等提供数据支持，特别是在患者管理、临床决策支持、药物研发等方面。
决策支持：支持医疗管理部门的决策制定，如优化医疗资源配置、改善患者护理质量等。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解糖尿病相关的数据分析与建模。
此数据集特别适合用于探索糖尿病患者的临床特征与健康状况之间的关系，帮助用户实现疾病预测、改善医疗服务等目标。
