糖尿病患者健康状况分析数据集DiabetesPatientHealthStatusAnalysisDataset-dharamama
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 健康, 医疗, 诊断, 预测, 生物医学, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的糖尿病患者健康状况相关数据，记录了患者的生理指标和诊断结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为患者健康状况的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容具有普适性，可用于一般性糖尿病研究。
数据维度：包括“Jenis Kelamin（性别）”、“Kehamilan（怀孕次数）”、“Glukosa（血糖）”、“Tekanan Darah（血压）”、“Ketebalan Kulit（皮褶厚度）”、“Insulin（胰岛素）”、“BMI（身体质量指数）”、“DiabetesPedigreeFunction（糖尿病家族史函数）”、“Usia（年龄）”和“Outcome（是否患有糖尿病，1代表患病，0代表未患病）”等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset diabetes.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源未明确，可能来自公开的医学研究或医疗数据库，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于糖尿病诊断、预测和相关因素分析，以及机器学习模型的构建和评估。
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：适用于糖尿病风险因素分析、疾病预测模型构建、以及生物医学领域的研究。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，例如辅助医生诊断、评估患者健康状况、以及个性化治疗方案的制定。
决策支持：支持医疗机构进行疾病预防策略的制定，优化医疗资源配置，提升医疗服务质量。
教育和培训：作为医学、生物信息学等相关专业的教学素材，帮助学生理解糖尿病相关知识，进行数据分析实践。
此数据集特别适合用于探索糖尿病发病风险因素与患者生理指标之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对糖尿病的认识和管理水平。
