医疗健康住院分析数据集HealthcareHospitalizationAnalysisDataset-mahmudafaria
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 住院分析, 医院管理, 患者信息, 临床数据, 数据挖掘, 预测模型, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的住院患者数据，记录了患者的住院信息、医院资源使用情况以及患者的病情严重程度等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的静态住院记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含医院和患者的城市代码。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
case_id：病例唯一标识符。
Hospital_code：医院代码。
Hospital_type_code：医院类型代码。
City_Code_Hospital：医院所在城市代码。
Hospital_region_code：医院所在区域代码。
Available_Extra_Rooms_in_Hospital：医院可用的额外房间数量。
Department：患者就诊科室。
Ward_Type：病房类型。
Ward_Facility_Code：病房设施代码。
Bed_Grade：床位等级。
patientid：患者ID。
City_Code_Patient：患者所在城市代码。
Type_of_Admission：入院类型。
Severity_of_Illness：病情严重程度。
Visitors_with_Patient：陪护人数。
Age：患者年龄段。
Admission_Deposit：住院押金。
Stay：住院时长。
数据格式：CSV格式，文件名为HealthCareAnalytics1.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于医疗健康领域，经过脱敏处理，以保护患者隐私。该数据集适合用于医疗健康领域的分析研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于医疗健康、医院管理和临床医学等领域的研究，如住院时间预测、患者风险评估、医院资源优化等。
行业应用：可以为医院管理、医疗保险等行业提供数据支持，特别是在提高医疗服务质量、优化资源配置、改善患者预后等方面。
决策支持：支持医院管理者制定更有效的运营策略，例如优化床位分配、调整科室资源配置等。
教育和培训：作为医疗管理、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解医疗数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索影响住院时长、患者预后等关键因素的规律，帮助用户优化医疗资源配置，提升医疗服务水平。
