病人预约就诊预测数据集-victorfredafunmi
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗，病人，预约，数据集，预测，机器学习，健康管理，数据分析
数据概述：该数据集包含来自Kaggle的病人预约数据，记录了病人预约就诊的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了多个月。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构或诊所，具体地理位置未明确指出。
数据维度：数据集包括病人的基本信息（如年龄，性别），预约信息（如预约日期，预约时间），就诊信息（是否按时就诊）以及其他相关因素（如患病情况，是否收到短信提醒等）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于医疗健康领域的病人就诊行为分析，预测模型构建等研究，尤其在预测病人爽约，优化预约流程等方面具有重要价值。
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病人就诊行为分析，预约爽约预测等研究，如分析影响病人就诊的关键因素，预测爽约风险等。
行业应用：可以为医疗机构，诊所等提供数据支持，特别是在优化预约管理，提高就诊效率方面。
决策支持：支持医疗机构的预约系统优化，资源配置和病人管理策略制定。
教育和培训：作为医疗管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解病人行为分析和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响病人就诊行为的因素，帮助用户实现准确的爽约预测，优化预约流程，提高医疗资源利用率和病人满意度。
