糖尿病健康风险预测数据集DiabetesHealthRiskPrediction-katherinesozoranga
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 健康风险, 预测模型, 流行病学, 健康行为, 机器学习, 公共卫生, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自健康调查的数据，记录了与糖尿病相关的多种健康因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但数据中包含的健康指标和人口特征，可用于分析不同人群的健康风险。
数据维度：包括“Age”（年龄）、“Sex”（性别）、“HighChol”（高胆固醇）、“CholCheck”（胆固醇检查）、“BMI”（身体质量指数）、“Smoker”（吸烟）、“HeartDiseaseorAttack”（心脏病或发作）、“PhysActivity”（身体活动）、“Fruits”（水果摄入）、“Veggies”（蔬菜摄入）、“HvyAlcoholConsump”（酗酒）、“GenHlth”（总体健康状况）、“MentHlth”（心理健康）、“PhysHlth”（身体健康）、“DiffWalk”（行走困难）、“Stroke”（中风）、“HighBP”（高血压）和“Diabetes”（糖尿病）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_data.csv，方便进行数据处理和分析。
该数据集适合用于糖尿病风险预测、健康行为分析以及公共卫生领域的研究。
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、公共卫生和医学领域的学术研究，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：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于健康管理、疾病预防和个性化健康方案的制定。
决策支持：支持公共卫生政策的制定和实施，例如针对高风险人群的健康干预措施。
教育和培训：作为医学、统计学和数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解疾病风险因素和预测模型的构建。
此数据集特别适合用于探索不同健康因素与糖尿病发病之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化健康管理策略。
