糖尿病与信用风险评估综合数据集DiabetesandCreditRiskAssessmentComprehensiveDataset-shubhi03
数据来源：互联网公开数据
标签：糖尿病, 信用风险, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 健康, 金融, 风险评估
数据概述：
该数据集包含两部分数据，分别涉及糖尿病诊断预测和信用风险评估，旨在为研究人员提供多角度的数据资源。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测可能来自医疗和金融领域。
数据维度：
diabetes2.csv: 包含9个字段，包括怀孕次数、葡萄糖、血压、皮褶厚度、胰岛素、BMI、糖尿病谱系功能、年龄和结果（是否患有糖尿病，0或1）。
Log-Reg-Case-Study.csv: 包含16个字段，包括客户ID、信用额度、信用目的、月份、账户状态、信用历史、工作状态、工作年限、婚姻状况、担保人、当前地址年限、年龄、住房、信贷数量、受抚养人数、外国工人以及拖欠付款情况。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的数据整理和清洗。
该数据集适合用于疾病预测、信用风险评估、以及交叉领域的综合性研究。
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：适用于医疗健康、金融风险管理等领域的学术研究，如糖尿病预测模型构建、信用评分模型优化等。
行业应用：可以为医疗机构、金融机构提供数据支持，尤其是在疾病诊断辅助、信用评估模型开发方面。
决策支持：支持医疗决策、金融风险控制和策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解和实践数据建模。
此数据集特别适合用于探索健康指标与信用风险之间的关联性，帮助用户实现对个体健康状况和信用风险的综合评估，优化风险管理策略。
