医疗住院患者数据分析数据集MedicalHospitalPatientDataAnalysis-navinpatil13
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 住院分析, 患者信息, 医院管理, 数据挖掘, 临床预测, 疾病风险, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自医院的住院患者数据，记录了患者的住院信息以及相关的医疗特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了医院的各项指标，可用于通用的医疗数据分析。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如case_id（病例ID），Hospital_code（医院代码），Hospital_type_code（医院类型代码），City_Code_Hospital（医院所在城市代码），Hospital_region_code（医院区域代码），Available Extra Rooms in Hospital（医院可用额外房间数量），Department（患者所在科室），Ward_Type（病房类型），Ward_Facility_Code（病房设施代码），Bed Grade（病床等级），patientid（患者ID），City_Code_Patient（患者所在城市代码），Type of Admission（入院类型），Severity of Illness（病情严重程度），Visitors with Patient（陪护人数），Age（年龄），Admission_Deposit（住院押金），Stay（住院时长）。
数据格式：CSV格式，文件名为NNA-MSPA4-Datacsv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于开放的医疗数据集，经过结构化处理，可直接用于数据分析。
该数据集适合用于医疗健康领域的分析和预测，为医院管理和临床研究提供数据支持。
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、公共卫生等领域的研究，例如住院时间预测、疾病风险评估、患者行为分析等。
行业应用：可以为医院管理、医疗保险公司等提供数据支持，例如优化床位管理、预测住院费用、评估医疗服务质量等。
决策支持：支持医疗机构的决策制定，例如改善患者护理流程、优化资源配置、制定有效的医疗策略。
教育和培训：作为医疗数据分析、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。
此数据集特别适合用于探索住院患者的特征与住院结果之间的关系，帮助用户实现改善医疗服务、优化资源配置等目标。
