糖尿病预测分析数据集DiabetesPredictionAnalysisDataset-mohamedtarek111
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 医疗健康, 疾病预测, 机器学习, 数据分析, 临床诊断, 健康风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康研究的数据，记录了与糖尿病相关的个体健康信息，可用于构建糖尿病预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为横截面数据，反映特定时间点的健康状况。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析不同人群的糖尿病患病风险。
数据维度：数据集包括“gender”（性别）、“age”（年龄）、“hypertension”（高血压）、“heart_disease”（心脏病）、“smoking_history”（吸烟史）、“bmi”（身体质量指数）、“HbA1c_level”（糖化血红蛋白水平）、“blood_glucose_level”（血糖水平）和“diabetes”（糖尿病诊断结果）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为diabetes_prediction_dataset.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：该数据集来源于公开的医疗健康研究，已进行清洗和预处理，以确保数据质量。
该数据集适合用于糖尿病风险预测和相关因素分析。
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：适用于医学、公共卫生等领域的学术研究，如糖尿病风险因素分析、预测模型构建、疾病预警研究等。
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、辅助诊断等方面。
决策支持：支持医疗机构和政府部门制定相关疾病防控策略，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的实训数据，帮助学生理解疾病预测与数据分析。
此数据集特别适合用于探索糖尿病发病风险与不同因素之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升疾病早期预警能力。
