患者预约多维特征与履约画像数据集

本数据集是一份专为诊断和分析患者预约履约行为而设计的高价值数据资产。它源于对高明区人民医院的挂号记录的深度加工，其核心是应用了一套基于患者预约行为特征与最终履约结果的描述性画像模型。本加工流程并非预测，而是对已发生事实的深度归因和画像构建。通过对原始数据进行多维度特征工程（如计算预约提前期、标准化预约渠道、划分预约操作时段和年龄分层）并对履约结果（就诊、取消、爽约）进行标准化。这份数据集旨在将零散的挂号流水，转化为一个可用于精准诊断爽约成因、优化号源管理和制定针对性干预措施的决策工具。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于高明区人民医院的挂号记录，通过多维度特征工程（如预约提前期、渠道、操作时段和年龄分层）和履约结果标准化，构建了患者预约行为的描述性画像模型。它旨在精准诊断爽约成因、优化号源管理，并支持制定针对性的干预措施，为医疗管理提供决策工具。数据集每周更新，包含约1.5万条记录，适用于爽约归因、策略优化等应用场景。