医疗机构患者住院时长预测数据集HealthcarePatientStayDurationPredictionDataset-dinocojagadeeshr
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 住院时长, 预测模型, 医院数据, 数据分析, 机器学习, 临床管理, 医疗管理
数据概述：
该数据集包含来自医疗机构的患者住院相关数据，记录了患者在医院的住院情况及相关特征，旨在用于预测患者住院时长。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但包含了医院代码、城市代码和区域代码等信息，可能涵盖多个地区或医院。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
case_id：患者唯一标识符。
Hospital_code：医院唯一代码。
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。
其他字段包括患者的其他临床信息等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train_data_dictionary.csv（数据字典）、sample_sub.csv（提交示例）以及train_data.csv和test_data.csv（训练集和测试集）四个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，具体来源未明确，但已进行结构化处理，方便使用。
该数据集适合用于医疗健康领域的数据分析、机器学习模型构建以及住院时长预测研究。
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：适用于医疗健康领域的研究，例如住院时长预测、患者行为分析、医疗资源优化配置等。
行业应用：可以为医院管理、医疗保险机构提供数据支持，用于优化资源分配、风险评估、运营管理等。
决策支持：支持医院管理层制定更有效的住院管理策略，提高医疗服务效率和质量。
教育和培训：作为医疗数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，帮助医疗机构预测患者住院时长，从而优化资源配置，提高管理效率。
