財團法人醫院
財團法人醫院預約門診未報到之原因多維度分析
專案目標
根據過往的資料統計，有3成的患者在掛號後並未在約定好的看診時間出現，而影響到其他患者因為預約已滿而無法掛號，並進一步影響到醫院的營收，為解決此問題將為該醫院進行視覺化的多維度分析。
1.確認有到門診(Show.Up)和沒有到門診(No.Show)的比例，根據下方是否出現的長條圖來看，沒有到門診的比例是很高的。
2.根據不同緯度分析資料，由下圖沒有到門診的散佈圖來看，每天沒有到門診的比例是差不多的。
3.接下來根據病患註冊日期散佈圖查看是否與沒有到門診有關係，根據下圖沒有到門診的比率並沒有受到病患註冊日期影響。
4.接下來從日期細到各小時分析是否有關係，由下方註冊時間與沒有到門診的值方圖可以看出，在早上5~6點間註冊的病患接近100%不會出現。
5.在發現時間與未到門診的關係後，接下來從年齡的部分來進行另一緯度的分析，可由下圖年齡長條圖與盒形圖發現，年輕人比中老年人有更高的機率不會到門診。
6.接下來從性別部分來分析，下圖為性別長條圖與百分比堆疊長條圖，由這兩圖可看出男性比女性有更多人不會到門診，但從比例上來看男女不會到門診的比例幾乎是相同的。
7.接著看一周中每天的百分比堆疊長條圖，星期日稍微高點但沒有很顯著。
8.下圖為一周中每天的未到比例長條圖，可以看出星期五的未到率低很多。
9.接著分析簡訊提醒是否有關係，下圖為是否有簡訊通知的長條圖，可以看出有沒有簡訊提醒是沒有區別的
10.接下來為各疾病種類預約未到的比例
11.下圖為各緯度組成的樹狀圖，可以看到以下幾條規則可以很有效的分別出會到及不會到的病患
