医院患者住院时长预测数据集HospitalPatientStayDurationPrediction-zhalokrahman
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 医院管理, 预测分析, 住院时长, 机器学习, 数据挖掘, 临床数据, 病例分析
数据概述：
该数据集包含来自医院的患者住院相关数据，记录了患者的入院信息、治疗情况以及最终的住院时长。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数据集合。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含了医院的城市和区域代码。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如case_id（病例ID）、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（医院可用额外房间数量）、Department（患者所在科室）、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（年龄）、Admission_Deposit（入院押金）和Stay（住院时长）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train_data.csv（训练数据）、test_data.csv（测试数据）、sample_sub.csv（提交样本）和train_data_dictionary.csv（数据字典），方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已经经过清洗和整理。
该数据集适合用于医疗健康领域的预测分析和数据建模。
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、患者风险评估、医疗资源优化配置等。
行业应用：为医院管理、医疗保险等行业提供数据支持，尤其在预测患者住院时间、优化床位管理、提升医疗资源利用率等方面。
决策支持：支持医院管理层进行决策，例如优化患者流程、调整资源分配、提高运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医疗管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响患者住院时长的因素，建立预测模型，帮助医疗机构优化运营，提升患者服务质量。
