Advertisement

DRG分组器及大数据分析试用版。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
DRG分组器及大数据分析的试用版，适用于Windows 10系统，并要求框架版本达到461及以上。该版本无需用户安装即可直接使用，并且文件不包含任何配置文件或授权文件。试用此工具的必要条件是，用户需提供本地的权重分组数据，以便呈现多个数据视图。请注意，此分组器是基于提供的资源。对于不具备良好意图的用户，建议寻找其他解决方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DRG分组器和大数据分析的试用版
    优质
    本产品提供DRG分组与大数据分析功能的免费试用版本，适用于医疗机构优化资源配置、提升医疗服务质量。 DRG分组器及大数据分析试用版本适用于Windows 10系统，并要求使用Framework 4.6.1及以上版本。无需安装配置文件或授权文件。 试用前提：需要提供本地权重分组数据。 软件提供了几个不同的数据视图供用户查看和操作，请注意这是发布的分组器，敬请留意。对于别有用心的使用者请绕行。
     
  • 基于Python的CHS-DRG数据提取与处理及DRG分组器设计源码
    优质
    本项目基于Python开发，实现从复杂医疗数据库中提取并处理CHS-DRG所需的数据，并设计了高效的DRG分组算法。提供完整源代码供学习参考。 该项目是一款基于Python的DRG分组器，旨在从CHS-DRG数据中提取并线性化处理MDC主诊表、ADRG诊断手术表以及mcccc排除表，并将结果输出至txt文件。项目源码共包含1896个文件，其中包括886个Python源文件、866个字节码文件、123个文本段落件、18个数据文件、1个Git忽略文件、1个授权文件和1个数据库文件。该工具适用于医院管理，用于DRG分组和数据分析。
     
  • CHS-DRG 1.0 分组
    优质
    CHS-DRG 1.0分组是基于疾病诊断相关分组的一种医疗付费机制，旨在通过标准化住院医疗服务进行科学管理与评价。 文档包含以下三个Excel文件：1. 字典-ICD医保1.0.xlsx 2. 字典-CHS-DRG分组1.0.xlsx 3. 字典-CHS-DRG分组1.0-(M)CC列表和除外组.xlsx。
     
  • DRG付费分组方案2.0版 PDF版
    优质
    《DRG付费分组方案2.0版》PDF版是针对疾病诊断相关分组（DRG）支付体系进行优化升级后的权威指南，为医疗机构提供详细的实施建议与操作规范。 《按病组（DRG）付费分组方案》2.0版由DRG技术指导组（北京市医疗保障局）于2024年7月发布。
     
  • 沈阳医保DRG分组器，用于事前控制，版权所有。
    优质
    沈阳医保DRG分组器是一款专为医疗保险设计的事前成本管控工具，通过实施疾病诊断相关分组系统，有效预测和管理医疗费用，保障资源合理分配。此软件由本地研发团队打造，具有完全自主知识产权。 DRG分组器目前仅在沈阳使用，可以实现事前控制，并支持手机和电脑操作。在一家三甲专科医院进行的测试显示其准确率超过95%。版权所有，如需连接HIS系统请留言联系。
     
  • 大数据分析及应用案例
    优质
    本课程聚焦于大数据技术及其在各行各业中的实际应用，通过丰富的案例分析，深入浅出地讲解数据挖掘、机器学习等关键技术，并探讨如何利用这些工具和方法从海量信息中提取价值。 本段落探讨了大数据的分析与应用案例，并介绍了关于大数据的基本知识、定义以及未来的发展方向。通过具体的实例来验证这些理论观点。
     
  • 山东大数据考试分析
    优质
    山东大数据考试分析旨在通过深入研究山东省内各类数据考试情况，提供精准的数据解析与趋势预测服务，助力考生备考。 山东大数据考试。
     
  • [大数据] 大数据的分析（英文版）
    优质
    本书为英文版，全面介绍和讲解了大数据分析的概念、技术和应用案例，旨在帮助读者理解如何利用数据分析技术挖掘大数据价值。 《大数据分析》一书旨在帮助管理者了解引入大数据技术到组织中的驱动因素，并理解哪些类型的商业问题最适合利用大数据解决方案来解决。本书还涵盖了价值驱动力与收益、战略规划、开发试点项目以及最终将这些方案整合回企业生产环境的计划等内容。 该书为读者提供了评估机会和价值主张的方法，概述了大数据硬件和软件架构，并介绍了多种技术及其在大数据生态系统中的应用情况。 - 作者：David Loshin - 出版机构：Morgan Kaufmann - 出版日期：2013年8月26日 - 图书页数：142页 - 图书语言：英语 - 格式：PDF
     
  • 数据分析笔试题数据分析笔试题
    优质
    本资料汇集了多份精选的数据分析领域笔试题目，旨在帮助求职者准备面试时可能遇到的问题。涵盖统计学、SQL查询及数据可视化等多个方面，适合希望提升个人数据分析技能或寻求相关职位的人士参考练习。 数据分析是信息技术领域中的一个重要分支，它涉及对大量数据进行收集、清洗、转换、建模及解释的过程，旨在为企业决策提供有力支持。本段落将深入探讨数据分析的核心概念、常用工具和技术，并介绍如何应对相关的笔试题目。 首先，我们需要理解数据分析的基本流程：包括数据获取、预处理、探索性分析、模型建立和评估以及业务解读。具体来说，数据获取涉及从各种来源（如数据库、日志文件等）提取数据；在预处理阶段，则要进行数据清洗（例如填充缺失值或识别异常值）、集成及转换操作；通过统计图表和描述性统计来探索数据特性是探索性分析的一部分；模型建立时需要选择合适的算法对数据建模，包括线性回归、决策树等方法。评估模型性能后，最终将结果应用于业务解读。 在数据分析领域中掌握关键的编程语言（如Python和R）及其相关工具非常重要。例如，Python拥有强大的库支持（Pandas、NumPy、Matplotlib及Scikit-learn），适用于数据处理与机器学习；而R则以其丰富的统计包著称，在统计分析方面具有专业优势。此外，Excel用于简单的数据操作和可视化，SQL则是进行数据库查询管理的必备技能。 针对数据分析笔试题常见的问题包括： 1. 数据清洗：识别并解决缺失值、异常值等问题； 2. 统计知识：涵盖概率论及不同分布类型（如正态分布）的理解； 3. 数据可视化：掌握各种图表的应用场景及其绘制方法，例如柱状图和折线图等； 4. 数据建模：理解机器学习算法的基本原理并能应用于实际问题中； 5. 数据挖掘技术：包括关联规则、聚类及分类预测等方面的知识。 解答笔试题时不仅需要理论知识的支撑，还应具备良好的逻辑思维能力和解决问题的能力。同时也要注意模型解释性和业务相关性的重要性。数据分析是一门结合了广泛领域的学科，从统计学到机器学习算法再到大数据处理技术均有涉及。因此，在准备数据分析考试的过程中，扎实的基础、熟练的技术应用和实际问题解决能力都是必不可少的条件。 通过不断的学习与实践，可以在这个充满挑战且机遇无限的专业领域中取得成功。
     
  • 医疗大数据分析及其应用
    优质
    《医疗大数据分析及其应用》一书深入探讨了如何利用现代数据分析技术提升医疗服务效率和质量，涵盖数据采集、处理及在疾病预测、个性化治疗等方面的创新应用。 医疗大数据在现代医学领域扮演着越来越重要的角色。通过收集、分析大量的医疗数据，研究人员可以更好地理解疾病的发展机制，发现新的治疗方法，并提高医疗服务的效率与质量。此外，利用这些数据还可以进行个性化治疗方案的设计以及公共卫生决策的支持等多方面的工作。随着技术的进步和应用场景的拓展，未来医疗大数据有望为改善人类健康状况带来更多的可能性。