本文先从某份医药销售数据入手，遵从提出问题--数据清洗--构建模型--可视化的数据处理逻辑，对python数据处理方式进行练习，相信对自己形成的完整的数据处理逻辑大有裨益。文末对自己掌握的python的numpy、pandas的知识点进行仔细梳理，已以巩固自身对知识的掌握。1提出问题通过分析销售数据，旨在得出以下指标：1)月均消费次数2)月均消费金额3)客单价4)消费趋势。2数据清洗
import
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2023-08-12 13:52:39
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心脏骤停患者数据统计系统 心脏骤停患者数据统计系统，该软件根据书面采集到的心脏骤停患者相关数据，进行数据库建模，并依据数据库数据，实现查询统计分析功能。软件支持数据条件查询、数据导入导出、高级查询，以及数据库备份恢复等功能，以及字典数据管理、数据库备份恢复等功能，是一款优秀易用的患者数据管理软件。★系统需求 该软件使用C#语言开发，适运行在 Windows
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2023-12-28 10:03:20
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1 概述随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起，人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司（International DataCorporation，IDC）的报告，仅2011年，全世界产生的数据就有1.8 ZB（1 ZB≈1 021 byte），并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储
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2023-12-20 19:29:50
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谢邀，你好，医药行业是有数据分析的岗位的，像我们支持的小伙伴以及内推岗都有医药行业的数据分析以及相关岗位的。所以你的工作经验结合数据分析综合技能转行本行业的数据分析没问题的。但是首先要明确想要入职数据分析岗位，要提升的就是职场核心竞争力——数据分析综合技能，当然这个是在职场是通用的了。首先入职数据分析的必备条件：对业务方向的数据分析师而言，掌握工具只是基础，还需要对业务有深入的理解以及较强的数据分
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2023-08-03 14:51:34
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一、案例背景本案例数据源自一家医院的医药销售数据二、数据分析步骤1提出问题2理解数据3数据清洗4构建模型5数据可视化三、数据分析全过程1）提出问题根据医院的销售数据，分析以下业务指标月均消费次数月均消费金额客单价消费趋势——数据导入 2）理解数据明确数据行列数，以及数据类型 3）数据清理选择子集列名重命名缺失数据处理数据类型处理数据类型转换数据排序异常值处理（1） 选择子集
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2023-08-02 09:50:33
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本文对【Python数据分析】——药品销售数据分析（完整项目实战）一文的内容进行实现，并根据实际情况进行了相应的修改import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib as mp
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab
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2023-08-31 15:49:08
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一、实验目的通过本次实验掌握数据获取、数据清洗与存储和数据可视化工具的基本使用方法。二、 实验平台操作系统：window10python版本：3.8IDE：pycharm可视化工具：echarts三、实验内容和要求新冠疫情数据获取考核要点： 尽可能全面的获取疫情数据，包括国内、国外的疫情历史数据，越新越好，而且疫苗接种数量等信息也尽量获取。老师会根据数据的全面程度给定分数。推荐采用爬虫方式获取数据
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2023-10-12 21:43:11
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认识数据分析1、数据分析的概念广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘（详见下图） 狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。 数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。
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2023-09-06 08:25:30
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手上有一份练习使用虚拟的朝阳医院2018年销售数据，使用Python进行简单的分析。数据分析的流程一，提出问题通过数据，分析医院销售的以下问题：1.1 该医院月均消费次数1.2 该医院月均消费金额1.3 客单价1.4 消费趋势二，理解数据2.1导入数据首先使用python的pandas数据分析包导入数据，并设置格式为object#读取Excel数据，统一先按照str读入，之后转换import pa
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2023-12-03 21:09:28
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数据分析：某地医院药品销售业务数据分析 本篇文章以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况几个业务指标月均消费次数月均消费金额客单价消费趋势数据分析的步骤：提出问题→理解数据→数据清洗→构建模型→数据可视化一.确定业务问题我们知道，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。那么
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2023-08-31 16:58:28
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参考：http://www.cbdio.com/BigData/2016-02/16/content_4616406.htm 2016年1月23日，中国信息化百人会2016年会在北京召开。年会上，中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》。该报告为中国信息化百人会年度课题研究报告， 课题组长、中国信息化百人会成员、浙江省经信委副主任吴君青在当日会上发布报告。 该报告对我国智慧
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2023-08-13 23:28:03
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import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) # plotly import chart_studio.plotly as py from plotly.offline import init_notebook_mode, i...
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2019-07-27 15:23:00
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1，分析背景 数据是药店2018年1月至2018年7月19日的药品销售数据，由购药时间，社保卡号，商品编码 ，商品名称，销售数量，应收金额，实收金额七个字段组成，共6578条数据。2，分析框架 分析目的，通过对历史数据进行描述性统计分析，了解每月药品销售情况。更深入了解，用户更青睐于哪些药品，随着月份的变化，药品销量的变化，为药店进药提供支持。 分析思路，统计每月药品销
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2024-04-09 22:16:47
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AI医疗数据分析基础
数据类型
在数据分析的基础概念中，数据类型是一个关键要素。它不仅决定了数据的存储方式，还影响着后续的处理和分析方法。常见的数据类型主要包括：
类型
示例
描述
数值类型
整型(int)、浮点型(float/double)
存储数值数据
字符串类型
字符数组(char[])、String对象
存储文本信息
布尔类型
bool
存储逻辑值(true/fals
此篇文章主要跟大家介绍一下大数据在医疗行业内的应用与和落地，给我们的日常生活带和医疗行业带来什么样的变化、适合初入者了解大数据在行业内的应用落地，增加大数据从业人员的业务能力主要内容为大数据在医疗行业中应用价值、医疗大数据平台、医疗大数据的应用（本篇文中所选用的图片、PPT摘选自北京理工大学计算机学院的孙新老师的智能医疗大数据课件，感谢孙老师）一、大数据在医疗行业中的应用价值大数据能是什么？大数据
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2023-12-19 23:00:00
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引言 在医疗领域，数据分析对于改善患者护理、优化资源分配以及支持医学研究至关重要。Pandas是一个强大的Python库，专为数据操作和分析而设计，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，是进行医疗数据
项目案例 以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。 数据分析基本过程包括： 获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。进行数据的文件导入 import numpy as np
from pandas imp
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2023-06-16 17:03:40
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目录1.医疗大数据行业需求2.医疗大数据分类3.医疗大数据特性4.细分领域分析1. 数据采集基础设施2. 数据采集端口3. 数据管理4. 数据分析应用 1.医疗大数据行业需求我国医疗行业数据地域、行业分割严重。 医院部门间、医院间数据不开放。医疗服务机构数据、药店数据、医药研发数据、商业保险数据等系统接口未打通，不能形成数据闭环。完整的数据是应用的基础，随着医疗信息化建设的持续投入，数据融合是发
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2023-10-24 09:32:41
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Part 5：模型构建与总结终于到了模型，前面折腾了这么多东西，其实模型已经不是什么障碍了。上一部分拿出了一个大佬的作品介绍特征工程，此处可以结合模型学习一个：糖尿病预测方案简介模型构建这一块的流程想必筒子们在算法学习中学了不少，只是缺少的是数据预处理和特征工程的经验，这里对于建立模型的流程不啰嗦。经过前面的步骤我们得到了用于训练和预测的、具有大量有效的特征的数据集，各种模型的接口都很统一，在模型
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2024-03-08 23:58:40
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医疗数据是医生对患者诊疗和治疗过程总产生的数据，包括患者基本数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据、医疗仪器设备和仪器数据等，以患者为中心，成为医疗信息的主要来源无论是企业还是患者都可以更好的获得较全面的医疗数据，这是医疗大数据应用的基础。无论是医疗机构还是企业获取的个人健康数据都相对开放，较国内更容易获取。特别是医疗机构的健康数据、政府个人健康数据开放，都为医疗大数据的应用提
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2023-11-22 15:40:45
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