医疗预约爽约预测数据集MedicalAppointmentNo-ShowPredictionDataset-ostafamohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 爽约预测, 患者行为, 临床数据, 数据挖掘, 机器学习, 医疗健康, 预测分析
数据概述：
该数据集包含来自巴西医疗机构的预约数据，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5月。
地理范围：数据主要来源于巴西的医疗机构。
数据维度：数据集包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、预约时间、年龄、居住区域、是否享受社会福利、高血压、糖尿病、是否饮酒、是否残疾、是否收到短信提醒以及最终是否爽约等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于Kaggle，是一个公开的数据集。该数据集适合用于研究患者预约行为和爽约预测。
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数据挖掘和预测分析研究，如患者行为分析、爽约影响因素研究等。
行业应用：可为医疗机构提供数据支持，用于优化预约系统、改善患者管理、降低爽约率。
决策支持：支持医疗机构制定更有效的预约策略，提高资源利用率，改善服务质量。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医疗管理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析在医疗领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响患者爽约行为的因素，建立预测模型，从而优化医疗资源配置和患者服务体验。
