医疗预约失约预测数据集MedicalAppointmentNo-ShowPrediction-drhassanelbendary
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保健, 预约管理, 患者行为, 失约预测, 机器学习, 临床数据, 健康管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自医疗预约系统的数据，记录了患者的预约信息及其最终是否按时就诊的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年4月至2016年6月。
地理范围：数据来源于巴西的医疗机构。
数据维度：包括PatientId（患者ID）、AppointmentID（预约ID）、Gender（性别）、ScheduledDay（预约日期）、AppointmentDay（就诊日期）、Age（年龄）、Neighbourhood（社区）、Scholarship（是否享受福利）、Hipertension（高血压）、Diabetes（糖尿病）、Alcoholism（酒精依赖）、Handcap（残疾程度）、SMS_received（是否收到短信提醒）和No-show（是否失约）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016 (1)csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行结构化处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于预测患者是否会失约，以及探索影响失约行为的因素。
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，如预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为医疗机构提供数据支持，尤其在优化预约管理流程、降低失约率等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，优化资源分配，提升患者满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医疗管理等课程的实训数据，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，帮助用户构建预测模型，从而改善预约管理，提高医疗资源的利用效率。
