医疗预约爽约预测数据集-iamtanmayshukla

医疗预约爽约预测数据集-iamtanmayshukla 数据来源：互联网公开数据 标签：医疗,预约,爽约,预测,机器学习,患者行为,医疗管理 数据概述： 本数据集包含超过10万条医疗预约记录，记录了患者是否按时赴约的信息。 数据集共包含15个字段，其中1个为目标变量（showed_up），用于指示患者是否实际到诊。数据涵盖了患者的个人信息、预约信息、就诊信息等多个维度，为构建预测模型提供了充分的数据基础。

数据用途概述： 该数据集主要用于构建和训练机器学习模型，以预测患者是否会按时赴约。 通过对该数据集的分析，可以识别导致患者爽约的潜在因素，例如预约时间、患者病史、医生类型等。 预测模型可用于优化医疗机构的预约管理流程，减少医疗资源的浪费，提高患者满意度。 此外，该数据集还可用于患者行为研究、预约系统优化、医疗资源配置等相关领域。