医疗预约爽约预测数据集MedicalAppointmentNo-showPredictionDataset-omargha
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, 机器学习, 数据分析, 患者行为, 预测模型, 临床管理
数据概述：
该数据集包含来自巴西医疗机构的预约数据，记录了患者的预约信息以及最终是否按时就诊的情况。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：数据覆盖巴西多个城市或地区。
数据维度：数据集包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、就诊日期、年龄、居住地、是否享受政府资助、高血压、糖尿病、酗酒、残疾、是否收到短信提醒、是否爽约等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为noshowappointments-kagglev2-may-2016.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于医疗预约行为分析、爽约预测模型构建以及临床管理优化。
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研究，例如患者行为分析、预约影响因素研究、爽约预测模型的构建与评估等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在优化预约管理流程、提高患者就诊率、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策略，改善患者服务体验，并优化资源配置。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响患者爽约行为的因素，并构建预测模型，从而帮助医疗机构改善预约管理，提高患者就诊率。
