Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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コンテキスト
予約不履行は、航空会社や医療施設と同様に、理容室にとっても大きな問題です。過度な予約不履行は、事業者や他のすべての顧客にとってコストと待ち時間を増加させます。予約不履行予測サービスにより、理容室は予約時に、返金不能の前払い金を要求する、予約を別の時間、場所、または別のサービス提供者で行うなど、さまざまな対応オプションから選択することができ、潜在的な予約不履行が事業と顧客体験に与える影響を軽減することができます。
内容
これは、予約不履行を予測するために使用できるデータセットです。医療分野では予約不履行を予測するためのデータセットやモデルがありますが、これはKaggle上で初めての理容室予約データセットです。このデータには、予約とキャンセルの情報が含まれており、特定の予約が「予約不履行」に至ったかどうかを判断することができます。ここでの「予約不履行」とは、クライアントが全く来なかった場合、または予定された予約の48時間以内に予約をキャンセルした場合（すなわち、規定外のキャンセル）を指します。このデータは主に予約自体の属性から構成されており、クライアントの詳細やサービスを提供するスタッフの詳細は含まれていません。
謝辞
このデータは、カナダのトロントにある実際の理容室の許可を得て使用されています。このデータは2018年3月から7月までの時系列データをカバーしています。プライバシー上の理由から、理容室の名前は省略しています。
インスピレーション
私は、ブラジルのエスピリトサント州ヴィトリアの公立病院の予約記録を使ってKaggleで行われた広範な予約不履行分析に触発されました。このデータセットはKaggleのJoniHoppenによって提供されています：[https://www.kaggle.com/joniarroba/noshowappointments][1] 。私の目標は、「どのクライアントの予約が、1) 予約不履行になる可能性が最も高いか、または2) 予定された予約時間の48時間以内にキャンセルされる可能性が最も高いか」という質問に答えることです。テストで予測される実際の予約不履行の数を最適化できる限り、誤検知は許容されます。
[1]: https://www.kaggle.com/joniarroba/noshowappointments
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