医疗预约失约预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-ahmedmohameddawoud
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗保健, 预约管理, 患者行为, 预测分析, 机器学习, 数据挖掘, 临床数据, 巴西
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以及是否按时就诊。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年。
地理范围：数据覆盖巴西地区。
数据维度：数据集包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、预约时间、年龄、居住地、是否享受政府福利、高血压、糖尿病、酒精依赖、残疾、是否收到短信提醒、是否失约等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于医疗保健领域的行为分析、预约管理优化和预测模型构建。
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、行为医学等领域的学术研究，如患者失约影响因素分析、预约行为模式研究等。
行业应用：可以为医疗机构、预约平台提供数据支持，特别是在优化预约流程、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有效的预约管理策略，例如针对高风险患者的个性化提醒。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解数据分析在医疗保健领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响患者失约的因素，构建预测模型，帮助医疗机构提升预约效率和患者管理水平。
