医疗就诊数据集-2016年MedicalNo-showDataset2016-essamsabbah
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，预约管理，数据集，时间序列，数据分析，机器学习，公共卫生，患者行为
数据概述：该数据集记录了2016年巴西一家社区健康中心的患者预约就诊情况，包含患者是否按时就诊的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年4月到2016年6月。
地理范围：数据覆盖巴西一家社区健康中心，具体区域为圣保罗市。
数据维度：数据集包括患者编号，预约日期，预约时间，就诊科室，患者年龄，性别，是否拥有医疗保险，是否为初诊，预约方式，是否按时就诊等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于巴西一家社区健康中心的公开记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康研究，预约管理，患者行为分析等领域的应用，尤其在机器学习模型训练，时间序列预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于医疗预约管理，患者行为分析，就诊准时率预测等研究，如分析影响患者是否按时就诊的因素，预测未来的就诊预约情况等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在就诊预约管理，患者分类和医疗资源分配方面。
决策支持：支持医疗机构的预约管理和资源调度，帮助医院制定科学的预约策略和资源配置方案。
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时间序列预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索患者就诊行为的规律与趋势，帮助用户实现就诊预约管理优化，患者分类和医疗资源有效利用等目标，提高医疗服务质量和效率。
