Создайте потрясающую панель мониторинга Power BI за 17 минут | Панель мониторинга здравоохранения скачать в хорошем качестве

Создайте потрясающую панель мониторинга Power BI за 17 минут | Панель мониторинга здравоохранения

Создайте потрясающую панель мониторинга Power BI за 17 минут | Панель мониторинга здравоохранения В этом проекте Power BI мы анализируем данные здравоохранения, чтобы выявить демографические данные пациентов, тенденции выставления счетов и информацию о состоянии здоровья. Эта панель мониторинга предоставляет комплексное представление о работе больницы — от среднего счета по каждому заболеванию до эффективности работы врачей, общих показателей страховых компаний и тенденций госпитализации по полу. Ссылка на набор данных: https://www.kaggle.com/datasets/prasa... Панель создана для администраторов больниц, аналитиков здравоохранения и энтузиастов, которым необходимо визуализировать данные о пациентах и ​​финансовую информацию в одном месте. Ключевые показатели: Общее количество пациентов: 55,5 тыс. Средний размер счетов: 25,54 тыс. долларов США Общий размер счетов: 1,42 млрд долларов США Средний возраст: 51,54 года Средний размер счетов по каждому заболеванию: 236,24 млн долларов США Функции панели мониторинга: ✅ Тенденции ежемесячного выставления счетов ✅ Пациенты по заболеваниям ✅ Общий размер счетов по страховым компаниям ✅ Выставление счетов по больницам и врачам (топ-10) ✅ Разброс по возрасту и сумме счетов ✅ Распределение по полу и типу госпитализации ⚙️ Постановка задач: Как больницы могут более эффективно отслеживать счета и данные о пациентах в режиме реального времени? Какие заболевания вносят наибольший вклад в доход больницы? Каково распределение счетов между страховыми компаниями и больницами? Как руководство может определить наиболее эффективных врачей и больницы? Существует ли корреляция между демографическими данными пациентов (возрастом, полом) и суммой счетов? 💡 Ключевые выводы: Артрит — самое распространённое заболевание с наибольшим числом пациентов и суммой выставленных счетов. Средний размер счетов за каждое заболевание исключительно высок (236 млн долларов США), что свидетельствует о значительной разнице между типами заболеваний. Численность пациентов мужского и женского пола практически одинакова (≈50%), что указывает на гендерный баланс при госпитализации. Cigna лидирует как ведущий страховой провайдер по общему объёму выставленных счетов, немного опережая такие компании, как Medicare и Blue Cross. Майкл Смит — врач с наибольшим объёмом выставленных счетов, за ним следуют Роберт и Джон Смит, что указывает на лучших специалистов в организации. Тенденции выставления счетов оставались стабильными с 2020 по 2023 год, а в 2024 году наступило снижение, возможно, из-за снижения числа госпитализаций или контроля затрат. Типы госпитализации демонстрируют практически равное гендерное распределение, но число экстренных госпитализаций несколько выше среди женщин. Ведущие больницы, такие как Johnson PLC и Smith PLC, доминируют в общем объёме выставленных счетов, что свидетельствует о концентрации дорогостоящих видов лечения. Учебник по Power Bi для начинающих Учебник по Power Bi Запросы по Power Дешевая панель Power Bi BI: поддерживайте меня в курсе событий Вопросы для собеседования по Power Bi Что такое Power Bi Power Bi Copilot Разработка дашборда Power Bi Как использовать Power Bi Обучение по Power Bi Проект Power Bi Дешевая панель Healthcare Проект Healthcare Набор данных Healthcare Анализ данных с помощью Power Bi План DataScience Coursera plus — с Coursera plus вы получите неограниченный доступ к более чем 7000 курсов мирового класса, практических проектов и программ сертификации, готовых к работе. Всё это включено в вашу подписку, включая популярные профессиональные сертификаты от Google и MetaTrader: https://imp.i384100.net/Or95Yn Путь к Data Science: 1. Математические навыки в Data Science — Университет Дьюка: https://imp.i384100.net/3e9Okd 2. Статистика вывода — Университет Дьюка: https://imp.i384100.net/4PrKao 3. IBM Data Analyst: https://imp.i384100.net/NkQPG2 4. Python для всех: https://imp.i384100.net/y2eLZW 5. Специализация Data Science — Университет Джонса Хопкинса: https://imp.i384100.net/9gM2D0 6. IBM Data Science: https://imp.i384100.net/LXxgBL 7. Специализация Machine Learning: https://imp.i384100.net/NkQPJv 8. Специализация Deep Learning: https://imp.i384100.net/Kjq9GA 9. Специализация MLOps: https://imp.i384100.net/q4ENvj 10. DeepLearning.AI TensorFlow Разработчик: https://imp.i384100.net/9gMQZ0 11. Расширенные методы TensorFlow: https://imp.i384100.net/rQzby5 13. Специализация TensorFlow по данным и развертыванию: https://imp.i384100.net/PyrkgX 14. Специализация по обработке естественного языка: https://imp.i384100.net/k0abvn 15. Основы AWS: https://imp.i384100.net/eKrB2D 16. Практическая наука о данных в AWS: https://imp.i384100.net/q4ENv5 Получить сертификат Google: 1. Google Data Analytics: https://imp.i384100.net/xk2bvA 2. Google Business Intelligence: https://imp.i384100.net/QyNedP 3. Google Advanced Data Analytics: https://imp.i384100.net/rQzbNQ Пройдите сертификацию в Meta: Инженер баз данных Meta: https://imp.i38410...