糖尿病健康风险预测数据集DiabetesHealthRiskPredictionDataset-nadiahajrasi
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 健康风险, 疾病预测, 医疗健康, 机器学习, 数据分析, 流行病学, 健康管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康调查的数据，记录了关于糖尿病患者的健康状况和生活方式信息，用于预测糖尿病患病风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态健康调查数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种健康相关指标，可用于全球范围内的糖尿病风险评估。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如：
Diabetes_012：糖尿病诊断结果（0-无，1-糖尿病前期，2-糖尿病）；
HighBP：高血压；
HighChol：高胆固醇；
CholCheck：胆固醇检查；
BMI：身体质量指数；
Smoker：吸烟情况；
Stroke：中风病史；
HeartDiseaseorAttack：心脏病或心脏病发作史；
PhysActivity：身体活动情况；
Fruits：水果摄入量；
Veggies：蔬菜摄入量；
HvyAlcoholConsump：过量饮酒情况；
AnyHealthcare：是否有医疗保健；
NoDocbcCost：因费用问题未就医；
GenHlth：总体健康状况；
MentHlth：心理健康状况；
PhysHlth：身体健康状况；
DiffWalk：行走困难程度；
Sex：性别；
Age：年龄；
Education：教育程度；
Income：收入水平。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_012.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康调查，已进行标准化处理。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、健康状况评估和疾病预防研究。
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、公共卫生和医疗健康领域的学术研究，如糖尿病风险因素分析、预测模型构建等。
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、个性化健康管理、健康保险等方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定疾病预防策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、公共卫生等相关专业的教学案例，帮助学生理解疾病风险因素，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于研究生活方式和健康状况对糖尿病患病风险的影响，并构建预测模型，以帮助用户进行早期干预和健康管理。
