健康医疗义诊活动参与预测数据集HealthCampParticipationPredictionDataset-mayankgupta96
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 义诊活动, 患者行为, 预测分析, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康义诊活动的数据，记录了患者参与义诊活动的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含了义诊活动的注册、参与等时间信息。
地理范围：数据未限定具体地理位置，推测为参与义诊活动的患者数据。
数据维度：数据集包括患者档案信息、义诊活动详情、患者参与情况等多个维度的数据。具体包括：患者ID、义诊活动ID、注册日期、捐款、健康评分、活动期间访问摊位数、最后访问摊位编号、义诊活动开始日期、义诊活动结束日期、类别信息、患者在线关注度、社交媒体分享情况、收入、教育程度评分、年龄、首次互动时间、城市类型、雇主类别等。
数据格式：CSV格式，包含sample_submmission.csv、Third_Health_Camp_Attended.csv、Health_Camp_Detail.csv、Test.csv、Second_Health_Camp_Attended.csv、First_Health_Camp_Attended.csv、Train.csv、Patient_Profile.csv等多个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康义诊活动数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究和预测分析。
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，例如患者参与义诊活动的预测、影响因素分析、健康风险评估等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，特别是在义诊活动组织、患者行为分析、健康管理等方面。
决策支持：支持医疗机构和相关部门进行义诊活动的规划和资源分配，优化健康管理策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解医疗健康领域的数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索患者参与义诊活动的规律与影响因素，帮助用户实现预测患者参与行为、优化义诊活动组织等目标。
