影响接受在线牙科预约技术的因素
การได้รับบริการทางทันตกรรมถือเป็นสิ่งที่จําเป็น ในขณะที่อินเทอร์เน็ตเข้ามามีบทบาท อย่างมากในชีวิตประจําวัน แต…
基本信息
资源简介
影响接受在线牙科预约技术的因素
【一句话概览】
本数据集是 NRCT 公开的文本数据集，主题涵盖 ทันตกรรม、เทคโนโลยี、นัดหมายออนไลน์、ทฤษฎีโมเดลการยอมรับเทคโนโลยี、การวิเคราะห์องค์ประกอบ，可用于医学自然语言处理（实体识别、信息抽取等）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับเทคโนโลยีการนัดหมายออนไลน์เพื่อเข้ารับบริการทันตกรรม》。源站首次发布：2564。
【数据内容】
源站原始描述：การได้รับบริการทางทันตกรรมถือเป็นสิ่งที่จําเป็น ในขณะที่อินเทอร์เน็ตเข้ามามีบทบาท อย่างมากในชีวิตประจําวัน แต่ในปัจจุบันการเข้าถึงข้อมูล และการนัดหมายทางทันตกรรมยังสามารถ ทําได้ยากและไม่เป็นที่นิยม งานวิจัยนี้จึงมีเป้าหมายเพื่อทําความเข้าใจพฤติกรรมและความต้องการของ ผู้ใช้และช่วยให้สามารถพัฒนาต่อไปใช้งานจริงได้ในอนาคต โดยใช้วิธีการเก็บข้อมูลศึกษาด้วย แบบสอบถามและใช้สถิติเชิงพรรณนา การวิเคราะห์องค์ประกอบ (Factor analysis) และการวิเคราะห์ โมเดลสมการโครงสร้าง (Structural Equation Modeling: SEM)ผลการ…
【主题与分类】
主题标签：ทันตกรรม、เทคโนโลยี、นัดหมายออนไลน์、ทฤษฎีโมเดลการยอมรับเทคโนโลยี、การวิเคราะห์องค์ประกอบ、การวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง、Dental services、Online、Dental appointment technology (DAT)、Technology acceptance model (TAM)。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：http://doi.nrct.go.th/?page=resolve_doi&resolve_doi=10.14457/TU.the.2021.137
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：http://doi.nrct.go.th/?page=resolve_doi&resolve_doi=10.14457/TU.the.2021.137
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
