巴西医疗预约缺席预测数据集BrazilianMedicalAppointmentNo-showPrediction-moenaga
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 缺席预测, 患者行为, 公共健康, 数据分析, 机器学习, 巴西, 预约管理
数据概述：
该数据集包含来自巴西医疗机构的预约信息，记录了患者的预约情况以及最终是否到诊。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2016年5月。
地理范围：数据来源于巴西。
数据维度：包括患者身份标识（PatientId）、预约编号（AppointmentID）、性别（Gender）、预约日期（ScheduledDay）、就诊日期（AppointmentDay）、年龄（Age）、居住地（Neighbourhood）、是否享受助学金（Scholarship）、是否患有高血压（Hipertension）、是否患有糖尿病（Diabetes）、是否酗酒（Alcoholism）、是否残疾（Handcap）、是否收到短信提醒（SMS_received）以及是否到诊（No-show）。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于医疗预约行为分析、患者行为预测、以及公共卫生领域的相关研究。
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：适用于医疗健康领域的学术研究，例如预测患者缺席的因素分析、预约管理策略优化等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在优化预约系统、提高就诊率、改善患者服务方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，帮助其更好地分配资源，提升运营效率。
教育和培训：作为数据科学与机器学习课程的实训案例，帮助学生掌握数据分析与预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响患者是否按时就诊的关键因素，帮助用户构建预测模型，从而改善医疗服务质量和效率。
