医疗预约爽约预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-suleadefowoke
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 预约管理, 爽约预测, 数据分析, 机器学习, 行为分析, 临床研究, 医疗大数据
数据概述：
该数据集包含来自巴西维多利亚地区医院的医疗预约数据，记录了患者的预约信息以及最终是否到诊的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2016年。
地理范围：数据覆盖巴西维多利亚地区。
数据维度：数据集包含14个字段，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（社区）、Scholarship（是否享受政府补助）、Hipertension（是否患有高血压）、Diabetes（是否患有糖尿病）、Alcoholism（是否酗酒）、Handcap（是否残疾）、SMS_received（是否收到短信提醒）和No-show（是否爽约）。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的医疗预约记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于医疗健康领域的研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于医疗行为分析、预约管理优化、患者行为预测等方面的学术研究，如爽约影响因素分析、预约系统改进等。
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、提升患者就诊率、降低资源浪费等方面。
决策支持：支持医疗机构制定更有效的预约管理策略，实现资源合理配置，提升服务质量。
教育和培训：作为医疗管理、数据分析、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预约行为规律。
此数据集特别适合用于探索影响患者爽约行为的因素，帮助用户构建预测模型、优化预约管理流程，提升医疗资源的利用效率。
