患者住院天数预测数据集PredictHospitalizationDaysforPatientsDataset-sanketranjan
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康，住院天数，数据集，预测模型，机器学习，时间序列，数据分析，医学研究
数据概述： 该数据集包含来自医疗机构的患者住院记录数据，记录了患者住院天数及相关特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的医疗机构，包括医院和诊所。
数据维度：数据集包括患者的基本信息（如年龄，性别，疾病类型），住院记录（如入院时间，出院时间，住院天数），治疗方案，费用信息等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的医疗健康报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医疗健康领域的预测模型，时间序列分析及机器学习等领域的应用，尤其在患者住院天数预测，医疗资源优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于医疗健康研究，如住院天数的影响因素分析，疾病治疗效果评估等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在住院天数预测，医疗资源分配和费用控制方面。
决策支持：支持医疗机构制定合理的住院管理和治疗方案，优化医疗资源利用效率。
教育和培训：作为医学研究，数据科学及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和预测模型。
此数据集特别适合用于探索患者住院天数的预测规律与趋势，帮助用户实现准确的住院天数预测，优化医疗资源分配和治疗方案，提高医疗效率和服务质量。
