Medical appointment analysis

هذا المشروع يهدف إلى تحليل بيانات مواعيد المرضى الطبية لاستخلاص رؤى مهمة تساعد المستشفيات والعيادات على تحسين إدارة المواعيد وتقليل نسبة الغياب عن المواعيد (No-Shows).

خطوات المشروع:

جمع البيانات:

استخدام dataset يحتوي على معلومات مواعيد المرضى، مثل: الاسم، العمر، الجنس، نوع العلاج، اليوم/الوقت، حالة الحضور، وعدة عوامل أخرى.

تنظيف البيانات (Data Cleaning):

إزالة القيم المفقودة أو غير المنطقية.

تصحيح الأخطاء في تنسيقات التاريخ والوقت.

تحويل البيانات إلى أنواع مناسبة للتحليل (مثل تحويل النصوص إلى categorical variables).

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA):

دراسة توزيع المرضى حسب العمر، الجنس، الأيام والأوقات الأكثر حجزًا.

تحليل نسبة الغياب (No-Shows) وعلاقتها بالعوامل المختلفة.

استخدام الرسوم البيانية (Histograms, Bar Plots, Heatmaps) لتوضيح الأنماط.

النمذجة والتوقع (اختياري):

بناء نموذج تنبؤي لمعرفة المرضى الأكثر احتمالًا للغياب باستخدام تقنيات Machine Learning مثل Logistic Regression أو Random Forest.

إنشاء Dashboard تفاعلي:

استخدام أدوات مثل Power BI أو Tableau أو Plotly Dash لعرض النتائج.

عرض مؤشرات مهمة مثل نسبة الغياب، التوزيع الزمني للمواعيد، وتحليل العوامل المؤثرة على حضور المرضى.

مخرجات المشروع:

نظرة شاملة على سلوك المرضى فيما يخص المواعيد.

Dashboard تفاعلي يسهل على الإدارة اتخاذ قرارات مدروسة لتقليل الغياب وتحسين جدول المواعيد.

إمكانية استخدام البيانات والنماذج لتحسين تجربة المرضى وكفاءة الموارد الطبية.