Medical Appointment No-show Analysis

هل تحتاج إلى فهم دقيق للعوامل التي تؤدي إلى إلغاء المواعيد الطبية (No-Shows)؟ أنا متخصص في تحويل مجموعات البيانات الطبية الكبيرة والمعقدة إلى تقارير مرئية وقابلة للتنفيذ باستخدام Microsoft Power BI.

لقد قمت مؤخراً ببناء لوحة تحكم شاملة لتحليل بيانات 110,00+ موعدّة من المواعيدر من 2016 في البرازيل. هذه الخدمة لا تقتصر على مجرد عرض الأرقام، بل تتعمق في تنظيف البيانات (Power Query)، وإنشاء مقاييس DAX دقيقة، وتصميم تقرير تفاعلي من 3 صفحات.

ماذا ستحصل عليه في هذه الخدمة؟

تحليل السبب الجذري: تحديد العوامل الرئيسية التي تؤدي إلى حالات عدم الحضور.

مقاييس DAX متقدمة: بناء مقاييسات مخصصة (Custom Measures) مثل:

معدل عدم الحضور (No-Show-Show Rate):

متوسط أيام التمهل (Avg Lead Days):

تأثير رسائل SMS (SMS Impact)

نسبة عدم الحضور بناءً على الرسائل (SMS vs No SMS)

تأثير الأمراض (Comorbidity Impact)

تقارير متعددة الأوجه:

الصفحة 1 (Overview): بطاقات KPI، معدل عدم الحضور حسب اليوم، الزمن، والفئة العمر.

الصفحة 2 (No-Show Analysis): تحليل مفصل لمعدلات عدم الحضور حسب أيام التمهل، الجنس، والموقع الجانب (Weekday vs Weekend).

الصفحة 3 (Patient Demographics): توزيع الأعمار، التوزيع حسب الجنس، والتحليل حسب الحي، وتفصيل الحالات.

تنظيف البيانات الاحترافي: استخدام Power Query لضمان جودة البيانات (Data Quality) وهندسة إضافة أعمدة (Engineering)

? أبرز النتائج التي ستحصل عليها:

فهم أن معدل عدم الحضور العام هو 20.2% (أي أن 1 من كل 5 مواعيد يتم تفويتها).

تحديد أن المواعيد المحجوزة في اليوم نفسه (Same-Day Bookings) لديها أدنى معدلات عدم حضور.

إثبات أن تذكيرات SMS تقلل بشكل ملحوظ في معدلات عدم الحضور.

?️ التقنيات المستخدمه: Microsoft Power BI, Power Query (Data Cleaning), DAX (Measures)