医院患者预测数据集WIDS2024美国医院2018患者预测数据集-olgaskv
数据来源：互联网公开数据
标签：医院管理，患者预测，数据集，机器学习，健康数据，医疗分析，医疗管理，预测建模
数据概述：该数据集由2018年美国医院的数据组成，主要用于预测患者相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年1月到2018年12月。
地理范围：数据涵盖了美国多个地区的医院。
数据维度：数据集包括患者基本信息，住院信息，诊断信息，治疗信息，费用信息等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于医院的公开记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于医院管理，医疗分析，健康数据研究等领域的应用，特别在机器学习模型训练和患者预测方面具有广泛的应用价值。
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：适用于医院管理，患者预测，医疗数据分析等研究，如住院时间预测，费用预测等。
行业应用：可以为医疗机构提供数据支持，特别是在患者管理，资源配置和成本控制方面。
决策支持：支持医院的决策制定和策略优化，帮助医疗机构提高患者服务质量。
教育和培训：作为医疗管理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据驱动的医疗管理方法。
此数据集特别适合用于探索医院管理中的规律与趋势，帮助用户实现患者预测，资源优化和成本控制等目标，提高医疗服务效率和质量。
