巴西医疗预约失约预测数据集BrazilianMedicalAppointmentNo-ShowPrediction-yousefqasem
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 失约预测, 患者行为, 医疗健康, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 巴西
数据概述：
该数据集包含来自巴西医疗机构的预约数据，记录了患者的预约信息及其最终是否赴约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为2016年5月。
地理范围：数据覆盖巴西的医疗预约场景。
数据维度：包括患者ID，预约ID，性别，预约时间，预约日期，年龄，居住区域，是否享受政府补助，是否有高血压、糖尿病、酒精依赖、残疾等健康状况，是否收到短信提醒以及最终是否赴约等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，为公开数据集。该数据集适用于探索影响医疗预约失约的因素，并用于预测模型构建。
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，如患者行为分析、失约影响因素研究等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，尤其是在优化预约流程、降低失约率、提升资源利用效率等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如针对高风险失约人群进行个性化提醒，优化预约策略。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解医疗预约系统。
此数据集特别适合用于预测患者是否会按时赴约，从而帮助医疗机构更好地管理预约系统，优化医疗资源配置，提高患者满意度。
