健康体检预约问数垂类大模型语料数据

该数据集可用于训练和评测健康体检预约运营问数垂类大语言模型，使模型掌握体检机构、体检套餐、预约订单、支付退款、结算同步、客户结构、套餐适配、预约提前期及提醒服务等业务规则。体检服务平台和健康管理企业可基于数据中的“指标名称”“问题查询”“SQL语句生成校验”和“结果输出”等字段，快速适配体检预约运营事实表，支持“哪些机构预约量排名靠前”“不同套餐价格带的支付完成率是多少”“某类套餐的预约取消率和退款率如何”“哪些客户与套餐适用条件不匹配”“不同星期应如何配置体检号源”等自然语言转SQL需求。 该语料覆盖机构经营效能、套餐需求与成交价格、预约支付转化与流失、客群需求与套餐适配、号源配置与服务触达五大行业价值主题，可服务机构合作评估、套餐运营分析、预约流失治理、退款结算核查、系统同步监控、套餐适用条件检查及号源排班优化。模型可据此生成只读、可执行、可复现的聚合SQL，减少人工编写查询和重复汇总报表的工作量。数据集仅用于体检预约经营与服务运营分析，不用于疾病诊断、治疗建议或个人健康风险判断；1. 数据清洗与标准化：以脱敏预约订单为核心，关联订单、机构、套餐及体检人信息，统一日期、机构类型、套餐类别、价格及各类业务状态字段。剔除删除记录和测试数据，规范预约提前期（0-365天）、年龄异常及缺失状态，统一标记为“待核”或“未记录”。 2. 问题分类与结构化： 围绕体检预约业务流程，构建机构经营分析、套餐价格分析、预约取消与退款分析、结算与同步质量分析、客群与套餐适配分析、预约周期分析、服务规则覆盖分析及组合条件查询等35类场景。 3. 核心算法建模 ： （1）语义解析：提取时间、机构、套餐、价格、预约状态、支付状态、客户属性、预约周期及排名条件等关键要素。 （2）SQL生成：采用COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX等聚合函数，计算订单量、金额、价格及各类比例指标；排名场景统一执行GROUP BY、ORDER BY及LIMIT。 （3）套餐适配：基于性别、年龄、婚姻及孕期条件进行适配判断，输出“适配”“不适配”或“待核”。 （4）复购识别：按体检人及订单时间排序，首单标记为首购，其后订单标记为复购。 （5）异常校验：校验数量关系、比例范围、价格边界及预约周期合理性，无数据时返回“未查询到符合条件的数据”。 4. 语料库迭代优化：持续补充取消预约、退款异常、结算未完成、同步失败、套餐适配异常及服务覆盖不足等场景语料，完善同义词词典和版本管理机制，形成持续优化闭环。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为健康体检预约问数垂类大语言模型提供训练和评测语料，涵盖体检机构、套餐、预约订单、支付退款、结算同步及客户结构等业务规则，支持自然语言转SQL查询，用于机构效能、套餐价格、预约转化、客群适配及号源配置等五大主题的分析。数据集基于脱敏预约订单事实表，包含19997条记录，按需更新，可生成只读、可执行、可复现的聚合SQL，减少人工查询和报表汇总工作量。应用场景限定于体检预约经营与服务运营分析，不涉及疾病诊断或健康风险判断。