医疗预约失约预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-mohamedebrahimgaber
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 预约管理, 失约预测, 机器学习, 临床数据, 患者行为, 数据分析, 巴西
数据概述：
该数据集包含来自巴西医疗机构的预约数据，记录了患者预约就诊的相关信息，以及最终是否按时就诊的记录。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：数据覆盖巴西的医疗预约场景。
数据维度：包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、就诊日期、年龄、居住区域、是否享受政府福利、高血压、糖尿病、酒精依赖、残疾情况、是否收到短信提醒、是否失约等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，便于数据分析与建模。
数据来源：该数据集来源于Kaggle，数据已进行清洗和整理。
该数据集适合用于研究医疗预约行为分析、失约影响因素分析和失约预测模型的构建。
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、影响失约的关键因素研究、不同社区的预约行为差异研究等。
行业应用：为医疗机构提供数据支持，特别是在优化预约流程、降低失约率、改善患者服务等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，帮助其制定更有效的预约管理策略和患者关怀计划。
教育和培训：作为医疗管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗预约相关的因素。
此数据集特别适合用于探索影响患者失约行为的因素，预测患者是否会按时就诊，从而帮助医疗机构优化资源配置，提高服务效率。
