No-Show Appointments Dataset|医疗预约数据集|患者行为分析数据集

该数据集包含300k医疗预约记录，涵盖15个描述每个预约的变量，包括患者ID、预约ID、性别、预约日期、患者年龄等，旨在预测患者是否会出席预约。

This dataset comprises 300,000 medical appointment records, encompassing 15 variables that describe each appointment, including patient ID, appointment ID, gender, appointment date, patient age, etc. It is designed to predict whether a patient will attend their appointment.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Healthcare Industry Case Study: Predicting No-Show Appointments

问题陈述

• 目标是预测患者是否会出席预定的医疗预约。

数据集组成

• 包含300,000次医疗预约记录。
• 包含15个描述每次预约的变量。

变量描述

• PatientId: 患者唯一标识符。
• AppointmentID: 每次预约的唯一标识符。
• Gender: 患者性别（男或女）。
• DataMarcacaoConsulta: 实际预约日期。
• DataAgendamento: 预约安排日期。
• Age: 患者年龄。
• Neighbourhood: 预约地点。
• Scholarship: 是否参与Bolsa Família计划。
• Hipertension: 是否有高血压。
• Diabetes: 是否有糖尿病。
• Alcoholism: 是否有酒精依赖史。
• Handcap: 是否有残疾。
• SMS_received: 接收到的短信提醒数量。
• No-show: 患者是否出席预约。

数据处理与分析方法

1. 数据清洗和准备:

   • 检查并处理缺失值和错误条目。
   • 修正列名拼写错误。
   • 转换日期列至datetime64格式。
   • 计算AwaitingTime并转换为绝对值。
   • 创建新特征HourOfTheDay表示预约时间的小时。

2. 异常值检测:

   • 使用适当图表识别并移除Age变量的异常值。

3. 探索性数据分析 (EDA):

   • 分析不同特征下的出席概率。
   • 创建散点图和趋势线以检查出席概率与年龄、预约时间和等待时间的关系。
   • 创建条形图以展示糖尿病、酒精依赖、高血压、吸烟和奖学金等条件下的出席概率。

4. 性别和提醒分析:

   • 创建条形图以展示男性和女性患者、周几及短信提醒下的出席概率。

5. 预测建模:

   • 关注在出席概率中显示最多变化的特征：
     • 年龄
     • 糖尿病
     • 酒精依赖
     • 高血压
     • 吸烟
     • 奖学金
     • 结核病

6. 可视化:

   • 在Tableau中创建仪表板，使用适当的图表类型和业务相关的指标。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在医疗行业中，预测患者是否会按时赴约是一个关键问题。No-Show Appointments Dataset通过收集300,000个医疗预约的数据，构建了一个包含15个变量的数据集。数据来源包括患者的唯一标识、预约日期、患者的基本信息（如性别、年龄）、健康状况（如高血压、糖尿病）以及是否收到预约提醒等信息。数据集的构建过程中，首先进行了数据清洗，纠正了列名错误并转换了日期格式，随后通过计算等待时间和创建新特征来增强数据集的完整性。此外，通过识别和移除年龄变量中的异常值，确保了数据的质量。

使用方法

使用No-Show Appointments Dataset时，首先需要进行数据预处理，包括检查和处理缺失值、转换日期格式以及计算新的特征如等待时间。随后，可以通过探索性数据分析（EDA）来揭示不同变量与患者是否按时赴约之间的关系，例如通过散点图和趋势线分析年龄、预约时间等因素的影响。在模型构建阶段，可以利用机器学习算法，如逻辑回归或随机森林，来预测患者是否会按时赴约。最终，通过可视化工具如Tableau创建仪表盘，可以直观地展示分析结果，为医疗机构提供决策支持。

背景与挑战

背景概述

在医疗行业中，预约未到（No-Show Appointments）是一个长期存在的问题，影响医疗资源的有效分配和患者护理质量。No-Show Appointments Dataset由30万次医疗预约的数据组成，涵盖15个变量，旨在预测患者是否会按时赴约。该数据集由匿名研究人员或机构创建，其核心研究问题是如何通过数据分析和机器学习模型来提高预约的准时率。这一研究不仅有助于优化医疗资源配置，还能提升患者满意度和医疗服务的整体效率。

当前挑战

No-Show Appointments Dataset在构建过程中面临多项挑战。首先，数据清洗和预处理是关键步骤，包括处理缺失值、纠正列名错误以及转换日期格式。其次，识别和处理年龄变量中的异常值是确保数据质量的重要环节。此外，探索性数据分析（EDA）需要深入挖掘各特征与预约准时率之间的关系，这要求对数据有深刻的理解和分析能力。最后，构建有效的预测模型需要选择和优化关键特征，以提高模型的准确性和泛化能力。

常用场景

经典使用场景

在医疗行业中，No-Show Appointments Dataset被广泛用于预测患者是否会按时赴约。通过分析患者的个人信息、预约日期、健康状况以及是否收到提醒短信等特征，研究人员可以构建预测模型，以提高预约系统的效率和患者满意度。这种预测模型不仅有助于医院优化资源分配，还能为患者提供更个性化的服务，从而减少因未赴约而导致的医疗资源浪费。

解决学术问题

No-Show Appointments Dataset解决了医疗领域中一个重要的学术问题，即如何有效预测和减少患者未赴约的情况。通过深入分析患者的多种特征，该数据集为研究人员提供了一个丰富的实验平台，用于开发和验证预测模型。这不仅有助于提高医疗服务的效率，还为相关领域的研究提供了宝贵的数据支持，推动了医疗数据科学的发展。

实际应用

在实际应用中，No-Show Appointments Dataset被用于优化医院的预约系统。通过预测患者是否会赴约，医院可以提前调整资源分配，减少因未赴约而导致的空闲时间。此外，医院还可以根据预测结果，为高风险患者提供额外的提醒服务，从而提高患者的赴约率。这种应用不仅提升了医院的运营效率，还改善了患者的就医体验。

数据集最近研究

最新研究方向

在医疗健康领域，No-Show Appointments Dataset的最新研究方向主要集中在预测患者是否会按时赴约。通过深入分析数据集中的多种变量，如年龄、性别、疾病状态和预约等待时间，研究者们致力于构建精准的预测模型。这些模型不仅有助于优化医疗资源分配，还能提升患者管理效率，从而减少医疗系统的负担。此外，结合可视化工具如Tableau，研究者们能够更直观地展示分析结果，为医疗机构提供决策支持。