公开数据集
数据结构 ? 462K
Data Structure ?
* 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。
README.md
#数据集此数据集由VivekGopinathlal创建,发布于CC0:公共领域#目录下。它包含以下文件:上下文不显示问题是卫生行业最大的问题之一,约30%的患者预约失败。2017年1月1日至2017年4月30日,内容61K分,19项功能用于数据字典1。爸爸:什么样的专家会来。Ie消肿学家等2。edad:3岁。性别:性别,1:男性,2:女性4。reserva\u mes\d:约会月份的离散值,1:1,2:2。。。5、reserva\u mes\u c:预约月份的continue值,公式为COS(2*reserva\u mes\u d*Pi/12)6。reserva\u dia\u d:约会的星期几,1:周一。。。7: 太阳7号。reserva\u dia\u c:一周中某一天的连续值,公式为COS(2*reserva\u dia\u d*Pi/7)8。reserva\u hora\u d:约会9小时的离散值。reserva\u hora\u c:约会时间的连续值,公式为COS(2*reserva\u hora\u d*Pi/24)10。creacion\u mes\d:创建约会的月份的离散值11。creacion\u mes\u c:创建约会当月的连续值,公式为COS(2*creacion\u mes\u d*Pi/12)12。creacion\u diau d:与reserva\u diau d相同,但考虑到约会创建的日期13。creacion\u dia\u c:与reserva\u dia\u c相同,但考虑到创建应用程序的日期14。creacion\u hora\u d:创建约会的时间15。creacion\u hora\u c:creacion\u hour\u d的连续值,公式为COS(2*creacion\u hora\u d*Pi/24)16。latencia:约会与创建日期之间的天数17。canal:用于创建AppPoint的通道,1:呼叫中心,2:个人,3:Web 18。tipo:预约类型,1:医疗,2:程序19。显示:0:不显示,1:显示灵感我们可以用它来预测患者是否会出现在预约中吗?
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