医疗预约爽约预测数据集MedicalAppointmentNo-ShowPredictionDataset-hodasalah
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗, 预约, 爽约, 预测, 机器学习, 患者行为, 数据分析, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自巴西医疗机构的患者预约信息，记录了患者的预约情况、个人健康状况以及是否按时赴约。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年，涵盖了全年预约情况。
地理范围：数据主要来自巴西的医疗机构，提供了特定地区的医疗预约信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如患者ID、预约ID、性别、预约日期、就诊日期、年龄、居住区域、是否享受政府补助、高血压、糖尿病、酒精依赖、残疾、是否收到短信提醒以及是否爽约（No-show）等。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，方便数据分析和处理。数据已进行初步清洗和结构化处理。
该数据集适合用于研究患者预约行为、预测爽约可能性以及探索影响就诊率的因素。
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数据分析与学术研究，如患者行为分析、爽约影响因素研究、预测模型构建等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，尤其在优化预约流程、提高就诊率、改善患者服务等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如针对高风险爽约人群采取个性化提醒措施。
教育和培训：作为医疗数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解医疗数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响患者爽约行为的因素，构建预测模型，提升医疗资源的利用效率。
