医疗预约爽约预测数据集MedicalAppointmentNo-ShowPredictionDataset-youssefmaher
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 爽约预测, 患者行为分析, 临床数据, 巴西, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估
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和是否按时就诊（爽约）的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2016年。
地理范围：数据来源于巴西。
数据维度：包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、就诊日期、年龄、居住区域、是否享受政府福利（Scholarship）、是否有高血压、是否有糖尿病、是否饮酒、是否有残疾、是否收到短信提醒、是否爽约等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的Kaggle竞赛，数据经过了预处理和清洗。
该数据集适合用于医疗预约行为分析、爽约预测建模和患者行为研究。
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研究，如患者行为模式分析、爽约影响因素研究等。
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、降低爽约率、提高医疗资源利用率等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如针对高风险爽约患者的个性化提醒、优化预约安排等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医疗管理等相关课程的教学案例，帮助学生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，并建立预测模型，以改善医疗服务和资源管理。
