患者就诊人数预测数据集PredictingtheAttendanceofPatientsDataset-abdelrahman4mo8ramy
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，就诊预测，数据集，时间序列，机器学习，数据分析，公共卫生，医院管理
数据概述： 该数据集包含来自医疗机构的患者就诊数据，记录了患者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从【起始年份】到【结束年份】。
地理范围：数据覆盖了【具体地区，国家或全球范围】的医疗机构。
数据维度：数据集包括患者预约信息，就诊时间，科室类型，患者年龄，性别，历史就诊记录等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗机构或研究机构的公开报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究和应用，特别是在患者就诊预测，医院资源调度，公共卫生管理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：适用于患者就诊行为分析，医院资源优化等学术研究，如就诊高峰期的预测，科室需求分析等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在医院管理，预约系统优化和资源分配方面。
决策支持：支持医院资源的合理调配和就诊流程的优化，帮助医疗机构提高服务效率和质量。
教育和培训：作为医疗管理，公共卫生课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解就诊行为分析和医院管理技术。
此数据集特别适合用于探索患者就诊的规律与趋势，帮助用户实现准确的就诊预测，优化医院资源配置和就诊流程，提升医疗服务效率和质量。
