巴西医院预约患者信息数据集BrazilianHospitalAppointmentPatientInformation-deepanshsaxena1
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 患者预约, 行为分析, 疾病诊断, 机器学习, 数据挖掘, 临床预测, 医疗管理
数据概述：
该数据集包含来自巴西医院的患者预约信息，记录了患者的预约安排、个人特征和就诊情况。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含了预约的安排日期和就诊日期，具体时间范围未在数据集中明确标注，但可推断为2016年。
地理范围：数据来源于巴西的医院，覆盖了不同社区和地区。
数据维度：数据集包括以下关键字段：PatientId（患者ID）、AppointmentID（预约ID）、Gender（性别）、ScheduledDay（预约安排日期）、AppointmentDay（预约就诊日期）、Age（年龄）、Neighbourhood（社区）、Scholarship（是否享受奖学金）、Hipertension（高血压）、Diabetes（糖尿病）、Alcoholism（酒精依赖）、Handcap（残疾）、SMS_received（是否收到短信提醒）、No-show（是否失约）。
数据格式：CSV格式，文件名为hospital_appointment.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步结构化，方便进行统计分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的数据清洗和格式化。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究，包括患者行为分析、疾病预测和医疗资源管理。
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、公共卫生领域的学术研究，如患者失约行为分析、疾病风险预测、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，特别是在患者管理、预约系统优化、医疗资源配置等方面。
决策支持：支持医院管理层制定更有效的预约管理策略，提高患者就诊效率，优化医疗资源配置。
教育和培训：作为医学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解数据分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索患者预约行为与个人健康状况之间的关系，预测患者失约的可能性，并为医疗机构提供改进服务和优化运营的依据。
