患者就医预约失约分析数据集PatientAppointmentNo-showAnalysis-mohamedahmed10000
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 就医行为, 失约分析, 预约管理, 机器学习, 患者特征, 数据挖掘, 临床分析
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了巴西维多利亚地区医疗机构的患者就医预约信息，主要用于分析影响患者是否按时赴约的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2016年5月。
地理范围：数据覆盖巴西维多利亚地区。
数据维度：包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、就诊日期、年龄、居住社区、是否享受政府福利、是否患高血压、是否患糖尿病、是否酗酒、是否残疾、是否收到短信提醒、是否按时就诊（No-show）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于Kaggle平台，原始数据可能来自当地医疗机构的预约系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的行为分析、风险预测和预约管理研究。
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，如患者行为分析、失约影响因素分析、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、降低失约率、改善患者服务等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，如资源配置、患者管理策略的优化。
教育和培训：作为医疗数据分析、行为分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响患者就医行为的因素，预测患者失约的可能性，并为医疗机构提供数据驱动的改进建议。
