糖尿病健康指标预测数据集DiabetesHealthIndicatorsPredictionDataset-procoding2022
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 预测模型, 健康指标, 公共卫生, 机器学习, 二分类, 风险评估, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自2015年行为风险因素监测系统（BRFSS）的健康调查数据，记录了参与者的健康状况和生活方式相关信息，旨在用于糖尿病风险预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2015年。
地理范围：数据来源于美国。
数据维度：数据集包含22个关键健康指标，包括：是否患有糖尿病（Diabetes_binary）、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）、心脏病或心脏病发作史（HeartDiseaseorAttack）、体力活动（PhysActivity）、水果摄入（Fruits）、蔬菜摄入（Veggies）、酗酒（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）、行动困难（DiffWalk）、性别（Sex）、年龄（Age）、教育程度（Education）和收入（Income）。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_binary_health_indicators_BRFSS2015.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于2015年BRFSS调查，该调查由美国疾病控制与预防中心（CDC）和各州卫生部门联合进行。数据已进行标准化和清洗，以便于分析。
该数据集适合用于糖尿病风险预测模型构建、健康行为分析、公共卫生研究以及机器学习等领域。
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，如糖尿病风险因素分析、健康行为对疾病的影响研究等。
行业应用：可以为医疗保健行业、健康管理机构提供数据支持，特别是在风险评估、个性化健康管理方案制定、疾病预防策略制定等方面。
决策支持：支持公共卫生部门和医疗机构进行疾病预防和控制策略的制定，以及医疗资源的优化配置。
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教学和实训材料，帮助学生理解健康数据分析和机器学习在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索不同健康指标与糖尿病之间的关系，建立预测模型，并为改善公众健康提供数据支持。
