医疗预约数据分析数据集MedicalAppointmentDataAnalysisDataset-pierricm
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，预约管理，数据分析，机器学习，疾病预测，公共卫生，数据挖掘，医疗服务
数据概述： 该数据集包含来自医疗机构的预约数据，记录了患者预约就诊的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定年份的预约数据。
地理范围：数据覆盖了多个医疗机构或地区的预约情况。
数据维度：数据集包括患者基本信息（如年龄，性别），预约日期，就诊日期，是否按时就诊，是否收到短信提醒，医疗保险状况，疾病类型（如高血压，糖尿病）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医疗预约系统记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康领域的预约管理，疾病预测，公共卫生研究等应用，尤其在机器学习模型训练，数据挖掘分析等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于医疗预约行为，患者就诊规律，疾病预测等研究，如患者不按时就诊的原因分析，疾病风险预测等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在预约管理优化，资源分配，患者提醒策略等方面。
决策支持：支持医疗机构的预约系统优化和就诊流程改进，帮助提高医疗资源利用效率和服务质量。
教育和培训：作为医疗数据分析，公共卫生管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析和预约管理技术。
此数据集特别适合用于探索医疗预约行为与疾病风险的关系，帮助用户实现精准的预约管理，疾病预测和资源优化，提升医疗服务效率和质量。
