巴西医疗预约爽约预测数据集BrazilianMedicalAppointmentNo-showPrediction-walidsayed
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保健, 预约管理, 爽约预测, 机器学习, 数据分析, 患者行为, 公共卫生, 风险评估
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以及最终是否到诊的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为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PatientId（患者ID）、AppointmentID（预约ID）、Gender（性别）、ScheduledDay（预约登记日期）、AppointmentDay（预约日期）、Age（年龄）、Neighbourhood（社区）、Scholarship（是否享受政府福利）、Hipertension（是否患高血压）、Diabetes（是否患糖尿病）、Alcoholism（是否酗酒）、Handcap（是否残疾）、SMS_received（是否收到短信提醒）、No-show（是否爽约）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为KaggleV2-May-2016.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台上的公开数据集，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于医疗预约行为分析、爽约预测模型构建以及公共卫生领域的风险评估。
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：适用于医疗管理、患者行为分析、公共卫生等领域的研究，如爽约影响因素分析、预约系统优化等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在优化预约流程、降低爽约率、提高资源利用率方面。
决策支持：支持医疗机构制定有效的预约管理策略，改善患者服务体验。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员了解医疗数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索患者行为与爽约之间的关系，帮助用户构建预测模型，从而优化预约管理流程，提高医疗资源的利用效率。
