医疗预约失约预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-kuroski
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，人口统计，机器学习，数据分析，行为预测，临床管理
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到诊的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年5月。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但根据数据集的命名和内容，推测可能来源于巴西。
数据维度：数据集包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、就诊日期、年龄、居住地、是否享受政府福利、是否有高血压、是否有糖尿病、是否酗酒、是否有残疾、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KaggleV2-May-2016.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，用于医疗预约行为分析和预测。该数据集已进行结构化处理，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于医疗健康领域，特别是预约管理、患者行为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：适用于医疗健康管理、患者行为分析等领域的学术研究，如失约影响因素分析、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、减少患者失约、提高资源利用率等方面。
决策支持：支持医疗机构的运营管理决策，如调整预约策略、优化患者提醒机制等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医疗管理等课程的辅助材料，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患者失约的影响因素，构建预测模型，从而帮助医疗机构改善预约管理，提高患者就诊率。
