医疗机构患者入院与天气状况数据集HealthcarePatientAdmissionandWeatherData-morshedahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：患者入院, 天气数据, 医疗健康, 气象分析, 时间序列, 流行病学, 数据挖掘, 孟加拉
数据概述：
该数据集包含来自孟加拉国医疗机构的患者入院数据以及同时期的天气状况信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年8月至2019年9月，提供了短期的时间序列数据。
地理范围：数据主要集中在孟加拉国，具体涉及了当地的医疗机构和气象信息。
数据维度：
sheet1.csv：包含“Hospital Name”（医院名称）、“Date”（日期）、“Patients Admitted”（入院患者数量）等字段，提供了医疗机构的患者入院信息。
sheet2.csv：包含“summary”、“icon”、“moonPhase”、“precipIntensity”、“precipIntensityMax”、“precipProbability”、“precipType”、“temperatureHigh”、“temperatureLow”、“apparentTemperatureHigh”、“apparentTemperatureLow”、“dewPoint”、“humidity”、“pressure”、“windSpeed”、“windGust”、“windBearing”、“cloudCover”、“uvIndex”、“visibility”、“ozone”、“temperatureMin”、“temperatureMax”、“apparentTemperatureMin”、“apparentTemperatureMax”等字段，提供了同时期的天气状况信息，涵盖了气象描述、温度、湿度、风速、降水等多个维度。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和处理。
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：适用于医疗健康与环境气象交叉领域的学术研究，如天气对患者入院率的影响分析、季节性疾病传播模式研究等。
行业应用：可以为医疗机构和公共卫生部门提供数据支持，特别是在疾病预防、资源规划和风险评估方面。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，如预测患者流量、优化资源配置等。
教育和培训：作为医疗数据分析、流行病学研究等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解医疗数据与气象因素之间的关系。
此数据集特别适合用于探索天气状况与患者入院数量之间的关联性，帮助用户进行预测建模、制定预防策略和优化医疗资源配置。
