医疗预约缺勤预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-mostafaebrahem
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 缺勤预测, 患者行为, 临床数据, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自医疗预约系统的数据，记录了患者的预约信息及其是否按时就诊的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2016年4月。
地理范围：数据未明确指出具体地区，但根据邻近地区（Neighbourhood）的名称推测，可能来自巴西。
数据维度：数据集包括“PatientId”（患者ID）、“AppointmentID”（预约ID）、“Gender”（性别）、“ScheduledDay”（预约登记日期）、“AppointmentDay”（预约日期）、“Age”（年龄）、“Neighbourhood”（邻近地区）、“Scholarship”（是否享受助学金）、“Hipertension”（高血压）、“Diabetes”（糖尿病）、“Alcoholism”（是否酗酒）、“Handcap”（残疾程度）、“SMS_received”（是否收到短信提醒）和“No-show”（是否缺勤）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，未明确具体来源，但已进行结构化处理。
该数据集适合用于研究医疗预约行为、预测患者缺勤情况以及分析影响因素。
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学术研究，如患者行为分析、预约系统优化、缺勤影响因素分析等。
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、减少患者缺勤率、提高资源利用率方面。
决策支持：支持医疗机构制定更有效的预约管理策略，改善患者服务体验。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习模型构建等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解医疗数据分析。
此数据集特别适合用于探索患者缺勤的规律与影响因素，帮助用户实现优化预约管理、提高医疗资源利用率等目标。
