医疗预约患者失约预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-anrx12
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保健, 患者失约, 预约分析, 机器学习, 风险预测, 文本数据, 健康管理, 临床决策
数据概述：
该数据集包含来自医疗预约系统的患者信息，记录了患者的个人特征、预约信息以及最终是否按时就诊的情况，用于预测患者是否会失约。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2016年4月。
地理范围：数据未明确标注地区，但从数据内容推测可能来自巴西。
数据维度：数据集包括“Statement”（包含患者性别、年龄、预约日期、就诊原因、是否患有高血压、糖尿病、嗜酒、残疾、是否收到短信等信息）和“NoShow”（表示患者是否失约，Yes表示失约，No表示按时就诊）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为md-data-statement.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于医疗预约系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的数据分析和预测模型构建。
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学术研究，如患者行为分析、失约影响因素研究、预测模型构建等。
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、提高患者就诊率、降低医疗资源浪费等方面。
决策支持：支持医疗机构制定个性化的患者管理策略，例如针对高失约风险患者发送提醒短信。
教育和培训：作为医疗数据分析、风险预测、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解医疗数据分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索患者失约的影响因素，构建预测模型，从而优化医疗资源分配，提升患者就诊体验。
