医疗预约失约预测数据集MedicalAppointmentNo-ShowPredictionDataset-mostafaabdelhamid
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, 疾病风险, 数据挖掘, 机器学习, 患者行为, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的预约信息，记录了患者的预约情况以及最终是否按时就诊。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2016年5月。
地理范围：数据未明确标注具体地区，但从数据内容推测可能源自巴西。
数据维度：包括PatientId（患者ID）、AppointmentID（预约ID）、Gender（性别）、ScheduledDay（预约登记时间）、AppointmentDay（预约日期）、Age（年龄）、Neighbourhood（居住地）、Scholarship（是否享受政府补贴）、Hipertension（是否有高血压）、Diabetes（是否有糖尿病）、Alcoholism（是否为酒精依赖者）、Handcap（是否残疾）、SMS_received（是否收到短信提醒）、No-show（是否失约，No表示按时就诊，Yes表示未就诊）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为KaggleV2-May-2016.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的行为分析、风险预测以及机器学习模型构建。
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，例如患者行为分析、失约影响因素研究、疾病风险预测等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在优化预约流程、提高患者依从性、降低医疗资源浪费等方面。
决策支持：支持医疗机构制定预约管理策略，改善患者服务，提升运营效率。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析方法。
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，从而优化医疗资源配置，提高预约系统的效率。
