印度医疗健康营地参与者健康状况预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：健康营地,医疗分析,健康预测,机器学习,患者,医疗,印度,参与度,健康,预测,人口统计
数据概述：
本数据集由MedCamp组织提供，旨在分析其在印度多个城市举办的健康营地活动中，参与者的健康状况及参与行为。数据集涵盖了MedCamp在四年内举办的65场活动中，约11万名注册参与者的详细信息。数据包括参与者的注册信息、健康营地信息、患者个人资料以及参与者在不同类型健康营地中的表现。数据集包含多个CSV文件，分别记录了健康营地详情、注册信息、患者资料、以及不同类型健康营地的参与结果，如健康评分、展位访问情况等。
数据用途概述：
该数据集主要用于预测健康营地参与者获得“有利结果”的概率，即在第一、二种健康营地中获得健康评分，或在第三种健康营地中访问至少一个展位的概率。该数据集可用于：
1. 构建预测模型，帮助MedCamp优化健康营地的资源配置和活动组织，例如预测参与人数、优化库存。
2. 分析不同人口统计学特征与参与者健康结果之间的关系，从而更好地了解目标人群。
3. 评估不同类型健康营地的效果，为未来的活动设计提供参考。
4. 进行机器学习模型的训练和测试，例如分类问题，用于预测参与者是否会获得有利结果。
5. 研究影响健康营地参与度和健康结果的因素，为健康管理策略提供依据。
