医疗预约患者信息数据集HealthcareAppointmentPatientInformation-ashishratho
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 患者信息, 临床分析, 预约管理, 疾病风险评估, 医疗健康, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者预约信息，记录了患者的基本信息、预约详情以及就诊结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体年份，但从“AppointmentRegistration”和“ApointmentData”字段推测，数据涵盖了预约登记和实际就诊的时间信息。
地理范围：数据未明确标注具体地区，但从数据集的通用性来看，可以用于分析不同地区的医疗预约行为。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如年龄（Age）、性别（Gender）、预约登记时间（AppointmentRegistration）、预约日期（ApointmentData）、星期几（DayOfTheWeek）、就诊状态（Status，如“Show-Up”表示已就诊）、是否患有糖尿病（Diabetes）、是否酗酒（Alcoolism）、是否患有高血压（HiperTension）、是否有残疾（Handcap）、是否吸烟（Smokes）、是否享受奖学金（Scholarship）、是否患有肺结核（Tuberculosis）、是否收到短信提醒（Sms_Reminder）、等待时间（AwaitingTime）等。
数据格式：CSV格式，文件名为“healthcare appointment data.csv”，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗机构的预约系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于分析医疗预约行为、预测患者就诊情况、评估疾病风险等。
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，如患者就诊行为分析、影响就诊率的因素研究、疾病风险预测等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在预约管理、患者管理、资源优化等方面。
决策支持：支持医疗机构制定更有效的预约策略、优化医疗资源配置，提高患者满意度。
教育和培训：作为医疗数据分析、临床数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响患者就诊行为的因素，预测患者是否会按时就诊，以及评估不同疾病的患病风险。
