医疗健康费用分析数据集HealthcareCostAnalysisDataset-kanikakhera
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗费用, 医保数据, 住院, 门诊, 医疗机构, 费用分析, 医疗统计, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者住院和门诊费用、医疗机构信息以及患者历史记录等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但包含医疗机构地址信息。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，涵盖住院患者信息（Inpatient_Pat.csv）、住院提供者信息（Inpatient_provdr.csv）、门诊患者信息（Outpatient_Pat.csv）、门诊提供者信息（Outpatient_provdr.csv）、患者历史记录样本（Patient_history_samp.csv）、复查患者历史记录样本（Review_patient_history_samp.csv）、复查交易数据（Rreview_transaction_coo.csv）、交易数据（Transaction_coo.csv）。主要字段包括DRG定义、总出院人数、平均覆盖费用、平均总支付额、平均Medicare支付额、APC、提供者ID、提供者名称、提供者地址、城市、州、邮编、医院转诊区域描述、门诊服务、平均预估收费、患者年龄、性别、收入等。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，便于数据分析。
来源信息：数据来源于医疗健康领域公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于医疗费用分析、医疗资源管理、医疗政策研究等领域。
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：适用于医疗经济学、卫生政策、医疗服务研究等领域的学术研究，如住院费用影响因素分析、门诊服务效率评估等。
行业应用：可以为医疗保险公司、医院管理部门、医疗咨询公司等提供数据支持，特别是在费用控制、医疗资源配置、患者行为分析等方面。
决策支持：支持医疗机构的运营管理、医保政策制定和医疗资源优化配置。
教育和培训：作为医疗管理、卫生经济学、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗费用和医疗服务。
此数据集特别适合用于探索医疗费用与各种因素（如疾病类型、治疗方式、患者特征等）之间的关系，帮助用户实现医疗成本控制、提升医疗服务效率等目标。
