医院每日就诊人数预测数据集-2022年1月至2023年9月
数据来源：互联网公开数据
标签：医院,就诊人数,预测,时间序列,患者,医疗,商业分析,天气,流行病
数据概述：
本数据集包含了2022年1月至2023年9月期间，某医院的每日就诊人数及相关影响因素的详细记录。数据集共包含47515条记录，15个字段，涵盖了患者信息、医生信息、就诊原因、天气状况、流行病学信息等多个维度。
字段包括：
- Date（日期）：记录就诊日期。
- Age（年龄）：患者年龄。
- Gender（性别）：患者性别。
- Patient ID（患者ID）：患者唯一标识。
- Patient Name（患者姓名）：患者姓名。
- Patient Type（患者类型）：患者是住院还是门诊。
- Doctor ID（医生ID）：医生唯一标识。
- Doctor Name（医生姓名）：医生姓名。
- Doctor Specialization（医生专科）：医生专业领域。
- Reason For Patient Visit（就诊原因）：患者就诊的具体原因。
- Categorize_Of_Reason（就诊原因分类）：对就诊原因进行分类。
- Location（地点）：患者所在地点。
- Weather（天气）：当日天气状况。
- Epidemic（流行病）：当日是否为流行病爆发期。
- No_Of_Patient_Fall（就诊人数）：当日就诊总人数。
数据用途概述：
该数据集主要用于预测医院未来一段时间的每日就诊人数，从而优化医院的资源配置、人员安排和运营管理。具体应用场景包括：
- 患者流量预测：通过分析历史数据，预测未来几天的患者数量，为医院提供决策依据。
- 资源优化：根据预测结果，合理安排医护人员、病床、医疗设备等资源，提高运营效率。
- 运营策略制定：基于预测结果，制定更有效的市场营销策略和患者服务方案。
- 疾病防控：结合天气、流行病等因素，预测疾病爆发的可能性，提前做好准备。
- 商业分析：为医院的业务拓展和战略规划提供数据支持。
