医疗预约失约预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-ghdiass
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 失约预测, 机器学习, 数据分析, 医疗健康, 患者行为, 流行病学, 风险评估
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最终是否到诊的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了预约安排及就诊日期，具体时间范围未明确给出。
地理范围：数据可能来源于特定地区的医疗机构，但未明确指出具体地理位置。
数据维度：包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、就诊日期、年龄、居住地、是否享受政府补助、是否有高血压、是否有糖尿病、是否酗酒、是否有残疾、是否收到短信提醒以及最终是否到诊等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为NoShowAppointmentscsv，方便进行数据分析和建模。
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预约行为分析、失约风险预测等研究。
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、影响就诊率的因素研究等。
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、提高就诊率方面。
决策支持：支持医疗机构制定更有效的预约管理策略，改善患者服务。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例，帮助学生理解医疗数据分析。
此数据集特别适合用于预测患者失约的可能性，从而帮助医疗机构提前采取措施，优化资源配置。
