医疗预约失约预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-drhassanelbendary
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 失约预测, 行为分析, 医疗健康, 数据挖掘, 机器学习, 患者行为, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自巴西某地医院的医疗预约记录，记录了患者预约信息和最终是否按时就诊的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录起始于2016年，具体时间范围为2016年。
地理范围：数据来源于巴西某地医院，涵盖当地医疗预约情况。
数据维度：数据集包括患者ID、预约ID、性别、预约时间、预约日期、年龄、居住地、是否享受政府福利、高血压史、糖尿病史、是否饮酒、是否残疾、是否收到短信提醒以及最终是否失约等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步清洗，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于探索医疗预约失约的影响因素，以及构建预测模型。
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：适用于医疗健康管理、患者行为分析等领域的研究，如分析影响患者失约的关键因素，探索预约时间对失约的影响等。
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、改善患者管理、降低失约率等方面。
决策支持：支持医疗机构制定更有效的预约管理策略，优化资源配置，提升服务效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于预测患者失约的可能性，帮助医疗机构提前采取措施，减少资源浪费，提升患者就医体验。
