医疗健康预约数据分析数据集HealthcareAppointmentDataAnalysis-skhalim
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 预约数据, 疾病风险, 患者行为, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 医疗管理
数据概述：
该数据集包含医疗健康预约数据，记录了患者的预约信息以及相关的个人健康状况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年到2015年的预约信息。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为特定医疗机构或社区的预约数据。
数据维度：数据集包括患者的年龄、性别、预约登记时间、预约日期、星期几、是否按时就诊（Status）、是否患有糖尿病、是否酗酒、是否患有高血压、是否有残疾、是否吸烟、是否获得奖学金、是否有肺结核、是否收到短信提醒（Sms_Reminder）以及等待时间（AwaitingTime）等。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare appointment data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于医疗健康领域的分析和预测建模，例如患者就诊行为分析、疾病风险预测等。
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：适用于医疗健康管理、公共卫生领域的学术研究，如患者行为分析、影响就诊率的因素研究、疾病风险预测等。
行业应用：可以为医疗机构、健康管理公司提供数据支持，特别是在优化预约流程、改善患者服务、预测患者流失等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，如资源分配、人员安排、风险管理等。
教育和培训：作为医疗数据分析、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗健康数据。
此数据集特别适合用于探索患者预约行为的规律，预测患者是否会按时就诊，以及分析不同健康状况对就诊的影响，从而优化医疗资源配置，提升患者就医体验。
