医疗预约失约预测数据集MedicalAppointmentNo-ShowPredictionDataset-ahmedhany590
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗预约, 失约预测, 临床分析, 患者行为, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的预约信息，记录了患者预约就诊的相关数据以及最终是否按时赴约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含预约日期和计划预约日期，可用于分析预约行为和失约模式。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了“Neighbourhood”（社区）字段，暗示了患者的居住区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：患者ID（PatientId）、预约ID（AppointmentID）、性别（Gender）、预约日期（ScheduledDay）、就诊日期（AppointmentDay）、年龄（Age）、社区（Neighbourhood）、是否享受奖学金（Scholarship）、高血压（Hipertension）、糖尿病（Diabetes）、酒精依赖（Alcoholism）、残疾程度（Handcap）、是否收到短信提醒（SMS_received）以及最终是否失约（No-show）。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowcsv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于医疗机构的预约系统，经过匿名化处理。
该数据集适合用于医疗预约行为分析、失约风险预测和患者行为模式研究。
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、行为科学等领域的学术研究，如探索影响患者失约的因素，分析不同患者群体的预约行为差异等。
行业应用：为医疗机构提供数据支持，尤其是在优化预约流程、提高患者依从性、降低医疗资源浪费等方面。
决策支持：支持医疗机构制定更精准的预约管理策略，例如针对高风险失约患者进行个性化提醒。
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实践案例，帮助学生和研究人员理解医疗数据分析流程。
此数据集特别适合用于预测患者失约的可能性，帮助医疗机构优化资源配置、提高服务效率。
