医疗住院时长预测数据集HospitalStayDurationPredictionDataset-hafsakamal
数据来源：互联网公开数据
标签：医疗健康, 住院时长预测, 数据挖掘, 机器学习, 医院管理, 病人信息, 预测模型, 医疗大数据
数据概述：
该数据集包含来自医院的病人住院相关数据，用于预测病人的住院时长。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的病人住院记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含医院编码、城市编码等信息，推测可能来自特定区域的医院。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如：case_id（病例ID），Hospital_code（医院编码），Hospital_type_code（医院类型编码），City_Code_Hospital（医院所在城市编码），Hospital_region_code（医院所在区域编码），Available Extra Rooms in Hospital（医院可用额外病房数量），Department（病人所在科室），Ward_Type（病房类型），Ward_Facility_Code（病房设施编码），Bed Grade（病床等级），patientid（病人ID），City_Code_Patient（病人所在城市编码），Type of Admission（入院类型），Severity of Illness（病情严重程度），Visitors with Patient（探视人数），Age（年龄），Admission_Deposit（入院押金），以及Stay（住院时长，为目标变量）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于预测病人的住院时长，并可用于分析影响住院时长的关键因素。
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，如住院时长预测、疾病风险评估、医疗资源优化等。
行业应用：可以为医院管理、医疗保险等行业提供数据支持，特别是在预测病人住院时长、优化病床分配、评估医疗服务质量等方面。
决策支持：支持医院管理人员进行决策，如优化资源配置、改善病人护理流程等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉医疗数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索影响住院时长的因素，建立预测模型，从而优化医疗资源配置，提高医疗服务效率。
