医疗预约患者失约分析数据集HealthcareAppointmentNo-showAnalysis-swagatabanerjee19
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保健, 患者行为, 预约管理, 失约预测, 统计分析, 人口统计学, 机器学习, 临床研究
数据概述：
该数据集包含来自巴西医疗机构的预约数据，记录了患者的预约信息及最终是否到诊的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据主要来源于巴西。
数据维度：数据集包含患者的个人信息、预约信息和健康状况等多个维度，包括“PatientId”（患者ID）、“AppointmentID”（预约ID）、“Gender”（性别）、“ScheduledDay”（预约时间）、“AppointmentDay”（预约日期）、“Age”（年龄）、“Neighbourhood”（居住地）、“Scholarship”（是否享受政府资助）、“Hipertension”（高血压）、“Diabetes”（糖尿病）、“Alcoholism”（是否酗酒）、“Handcap”（残疾程度）、“SMS_received”（是否收到短信提醒）和“No-show”（是否失约）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为heathcaredataset.csv，方便数据分析与处理。
数据来源于公开数据集，已进行必要的清洗和标准化处理。
该数据集适合用于患者行为分析、医疗资源优化和失约预测等研究。
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：适用于医疗健康领域的研究，如患者失约影响因素分析、预约行为模式研究、不同人群的就医行为分析等。
行业应用：为医疗机构提供数据支持，尤其在优化预约流程、提高患者依从性、改善医疗资源配置等方面具有实用价值。
决策支持：支持医疗管理部门制定针对性的干预措施，降低失约率，提升医疗服务效率。
教育和培训：作为医疗管理、数据分析等相关课程的案例分析素材，帮助学生和研究人员理解医疗数据分析的应用。
此数据集特别适合用于探索患者失约的影响因素，预测患者失约的可能性，并为医疗机构提供改进预约管理策略的依据，从而提升医疗服务质量。
