注：資料虛擬，僅以方法
看到近8年，對疾病感染有初步了解，進一步檢視今年的情況。由於疾病有季度感染的特性，檢視一年的季度，可能沒有什麼效果，因此選擇近2年的情況進行分析。
注：資料虛擬，僅以方法
通過對季度的感染情況分析，能夠看出本年的季度感染特性並不是十分明確。因此細化到各月分，檢視哪乙個月份的感染人數增加了，是哪乙個月即將影響醫院整體的效能上報。
注：資料虛擬，僅以方法
通過對月份的感染人數進行分析，得出的是5月份的感染人數最多，飛、但是感染率最大的月份是12月份。因此落實到各個科室，檢視對應月的各個科室的感染情況。
注：資料虛擬，僅以方法
通過對對應月份的科室情況進行分析，能夠看出醫院的感染情況主要是腦科感染的情況最為嚴重。因此需要對腦科這個科室進行重點分析。檢視腦科室的感染型別都是什麼，進一步了解感染的現狀，進行提前預防。
注：資料虛擬，僅以方法
可以看出本月中的科室的感染情況是病毒**染的最為嚴重。可以看出本月的感染型別最多的是集中體現在病毒**染。進一步檢視病毒**染主要集中的部位是發生在人體的那個部位，進一步進行預防。
注：資料虛擬，僅以方法
通過對不同的部位進行分析，可以看出病人病毒感染主要是集中在手部感染化膿的感染例數居多，因此進一步調出感染病人在做手術之前的血液濃度進行檢查，
通過對不同的血液濃度的病人的情況進行分析。發現病人的血液濃度在0.456mg/dl的時候的感染例數最少，因此需要對歷史的血液濃度和感染例數的發病情況進行分析。
通過對不同的血液濃度的病人的情況進行分析。發現病人的血液濃度在0.456mg/dl的時候的感染例數最少，因此需要對歷史的血液濃度和感染例數的發病情況進行分析。
對術中的時長進行分析。發現手術在5到8小時的感染機率增加，可能是較長的手術，會進行更換醫生，從而減低了手術的風險。
對年齡段的感染情況進行分析，發現年齡段在50到60歲感染機率增加。
對手術後的感染情況進行檢測，發現的是手術的時間在12到24小時後的感染例數增加。因此，在該時間段內的感染最有可能滋生，需要引起進一步的關注和防護。
對手術後的住院日進行分析，發現手術進行1到3天的感染機率最大，隨著時間的推移，病人的病情可能即將穩定，在15天後病人的感染機率可能就減少。
醫療大資料分析的幾個重點方向
醫療大資料平台方案採用傳統的關係型資料庫與大資料平台的混合設計，整體基礎資料平台構成包括聯機事務庫，資料整合交換，大資料平台，資料集市，探索分析，資料驅動應用這六個部分 erp 倉儲管理 生產工藝流程管理等所採用的資料庫，以及網際網路業務擴充套件將要構建的系統所採用的資料庫。聯機事務庫主要面對的是實...
ETL BI，資料分析這個工具以實力取勝
etl是將業務系統的資料經過抽取 清洗轉換之後載入到資料倉儲的過程，目的是將企業中的分散 零亂 標準不統一的資料整合到一起，為企業的決策提供分析依據。etl是bi專案重要的乙個環節。通常情況下，在bi專案中etl會花掉整個專案至少1 3的時間,etl設計的好壞直接關接到bi專案的成敗。etl的設計分...
實戰天池精準醫療大賽之一 資料分析
1 缺失資料 有大量的缺失值，特徵分四類，分別是B肝 血常規 肝功能 腎功能，一般的缺失值都是缺失整個類別資料 由於患者未做某項檢查 除血常規以外，其餘三項都有大量的缺失值，尤其是B肝類檢查，多一半都是空值。如果去掉這些資料，將會損失3 4的資料量。假設 醫生不要求做該項檢查，說明他認為該項指標基本...