이 레포지토리는 병원의 노쇼(No-Show) 문제를 분석하고, 머신러닝 모델을 활용하여 예측하는 프로젝트입니다.
주어진 의료 데이터를 기반으로 다양한 변수들이 노쇼 비율에 미치는 영향을 분석하고, 효과적인 대응 방안을 도출합니다.
✔ 목표: 병원 예약 노쇼(No-Show) 비율을 예측하고, 주요 영향을 미치는 요인을 분석
✔ 데이터 분석: 예약 기간, SNS 알림, 시간대 등의 변수와 노쇼 비율의 관계 탐색
✔ 모델링: 머신러닝 모델을 활용한 노쇼 예측
📁 Medical-Data-Analysis-Competition │── 📂 KaggleV2-May-2016.csv # 의료 데이터셋 │── 📜 data.ipynb # 데이터 분석 및 시각화 │── 📜 model.ipynb # 머신러닝 모델 학습 및 예측 │── 📜 README.md # 프로젝트 설명 │── 📜 발표자료_20214110_안세준(pdf).pdf # 발표 자료
📊 사용 기술
분석: Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib 모델링: Scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/PyTorch 환경: Jupyter Notebook, Python