标题：医疗数据集分析患者治疗成本与健康状况的综合研究
数据内容：本数据集包含了患者医疗行为的多维度信息，主要包括以下数据元素：
- 患者标识信息（patIndex, patient_key）
- 药物使用情况（pdc, num_ndc_post, generic_rate_post）
- 住院治疗数据（num_ip_post, total_los_post）
- 急诊与门诊数据（num_er_post, num_op_post）
- 医疗费用数据（post_rx_cost, post_total_cost）
- 患者人口统计学特征（age_grpN, sexN, regionN）
- 疾病诊断信息（ASTHMA, DIABETES, HYPERTENSION等）
- 治疗成本变化数据（adjust_total_30d_post, log_idx_copay）
- 药品使用情况（numofgen, numofbrand, generic_cost）
数据来源：互联网公开数据
数据用途：该数据集可用于多个行业的研究与应用，包括：
- 医疗健康行业：优化医疗资源配置，评估治疗方案效果
- 保险行业：开发更精准的保险定价模型
- 公共卫生领域：分析疾病负担，制定健康干预政策
- 制药行业：研究药物使用模式，评估药品疗效
- 政策制定：支持医疗改革决策
标签：医疗数据分析, 患者数据, 治疗成本, 疾病诊断, 保险费用, 药物使用, 医疗资源
行业分类：医疗健康, 保险, 公共卫生, 制药, 数据科学
统计分析：
- 数据集中包含1378名患者的基本信息（patIndex）
- 患者年龄分为3个组别（age_grpN），性别分为2类（sexN）
- 记录了2种不同的药物使用情况（pdc_cat）
- 医疗费用数据覆盖了处方药费用（post_rx_cost）、急诊费用（post_er_cost）等多个维度
- 各种疾病诊断标志物（如ASTHMA, DIABETES等）均分为有/无两种情况（2种不同值）
- 治疗相关指标如住院次数（num_ip_post）等数据具有较高的变化范围
