银行客户与糖尿病预测数据集BankingCustomers-DiabetesPredictionDatasets-deokwonseo
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 糖尿病预测, 机器学习, 银行, 健康, 数据挖掘, 预测模型, 分类
数据概述：
该数据集包含两个独立的数据集，分别记录了银行客户的相关信息和关于糖尿病患者的医疗数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但通常此类数据集代表通用场景，不具备特定地域特征。
数据维度：
UniversalBank.csv：包含客户的年龄、经验、收入、邮政编码、家庭规模、信用卡消费、教育程度、抵押贷款、证券账户、CD账户、在线使用情况、信用卡以及是否申请了个人贷款等。
pima-indians-diabetes.data.csv：包含Pima印第安人女性的医疗记录，包括怀孕次数、血糖水平、血压、皮褶厚度、胰岛素水平、BMI、糖尿病遗传函数、年龄以及是否患有糖尿病（0代表未患病，1代表患病）。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开数据资源，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于客户行为分析、风险评估、健康状况预测等领域的数据挖掘和机器学习。
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：适用于银行客户行为分析、客户关系管理、糖尿病预测等相关研究，以及对比不同预测模型的效果。
行业应用：为银行、金融机构和医疗机构提供数据支持，用于客户细分、风险评估、疾病筛查等方面。
决策支持：支持银行进行精准营销和风险控制，以及医疗机构进行疾病早期预警和辅助诊断。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索客户特征与贷款申请之间的关系，以及医疗指标与糖尿病患病风险之间的关联，帮助用户构建预测模型，优化决策，提升预测精度。
