巴西医疗预约缺席预测数据集BrazilMedicalAppointmentNoShowPredictionDataset-ariks90
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约，缺席预测，数据集，巴西，医疗健康，数据分析，机器学习，患者行为
数据概述： 该数据集包含了巴西医疗机构的预约数据，旨在分析和预测患者是否会按时赴约。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，但包含了大量医疗预约信息。
地理范围：数据主要来源于巴西的医疗机构。
数据维度：数据集包括患者信息，预约信息，预约时间，预约地点，是否患有慢性疾病，是否收到短信提醒，以及最终是否按时赴约等变量。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于巴西医疗机构的公开数据或相关研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究，患者行为分析以及机器学习模型的构建，特别是用于预测患者是否会缺席预约。
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：适用于医疗预约行为分析，患者行为预测等研究，如分析影响患者按时赴约的因素，预测缺席风险等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在优化预约流程，减少预约缺席率和提高医疗资源利用率方面。
决策支持：支持医疗机构的预约管理和决策制定，帮助提高预约效率和患者满意度。
教育和培训：作为数据科学，医疗健康管理等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析和预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响患者预约行为的因素，帮助用户实现对患者缺席风险的预测，优化医疗资源配置，提高医疗服务效率。
