医疗健康患者信息数据集HealthcarePatientInformationDataset-rekejaganmohan
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 患者信息, 临床数据, 医院, 医疗费用, 疾病诊断, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医疗健康领域的数据，记录了患者的个人信息、就医记录、医疗费用等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖了从2019年至2024年的患者就医信息。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但包含多家医院和不同保险提供商的信息，推测数据来源多样化。
数据维度：数据集包括“Name”（姓名）、“Age”（年龄）、“Gender”（性别）、“Blood Type”（血型）、“Medical Condition”（医疗状况）、“Date of Admission”（入院日期）、“Doctor”（医生）、“Hospital”（医院）、“Insurance Provider”（保险提供商）、“Billing Amount”（账单金额）、“Room Number”（病房号）、“Admission Type”（入院类型）、“Discharge Date”（出院日期）、“Medication”（药物）、“Test Results”（检测结果）等多个字段，涵盖了患者的多个维度信息。
数据格式：CSV格式，文件名为healthcare_dataset.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行一定程度的数据整理和清洗。
该数据集适合用于医疗健康领域的数据分析、疾病预测、医疗费用分析等研究和应用。
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，如患者疾病诊断分析、医疗费用影响因素分析、住院时间预测等。
行业应用：可以为医疗机构、保险公司等提供数据支持，尤其在患者管理、风险评估、医疗资源优化等方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，如改善医疗服务、优化资源配置、制定合理的收费标准等。
教育和培训：作为医疗健康、数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据分析。
此数据集特别适合用于探索患者就医行为规律、医疗费用影响因素，以及构建疾病预测模型，从而帮助优化医疗资源配置和提升医疗服务质量。
