医疗健康处方预测数据集HealthcarePrescriptionPredictionDataset-ankitprem
数据来源：互联网公开数据
标签：处方预测, 医疗健康, 医生, 患者, 销售额, 数据分析, 机器学习, 制药行业
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的处方预测相关数据，旨在支持预测医生处方量（TRx，即处方数量）的任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但结合比赛背景，可能为2022-2023年期间的数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据集来源和比赛性质推测，可能来源于特定地区的医疗市场。
数据维度：数据集包含医生（Physician_ID）和预期处方量（Expected_TRx）两个主要维度。
数据格式：提供CSV格式的sample_submission.csv文件，用于提交预测结果。此外，还包含HCP_Data_KDAG_Hackathon.xlsx和Patient_Data_KDAG_Hackathon.xlsx两个Excel文件，可能分别包含医生和患者的详细信息。另有KDAG Hackathon 2022-23 - Problem Statement.pdf文件，提供了比赛的详细说明。
来源信息：数据集来源于KDAG Hackathon 2022-23比赛，数据可能经过脱敏处理。
该数据集适合用于处方量预测模型的构建和评估。
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数据挖掘和预测分析研究，例如医生处方行为分析、患者用药趋势分析等。
行业应用：可以为制药行业、医疗器械行业等提供数据支持，尤其是在市场预测、销售策略优化、资源分配等方面。
决策支持：支持医疗机构和相关企业进行数据驱动的决策，例如优化市场营销策略、提高药品供应效率等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、医疗健康管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建和评估处方量预测模型，帮助用户预测医生处方量，从而优化决策和提升效率。
