医院数据挖掘案例分析.py

简介：
本Python脚本提供了多个来自医疗行业的数据挖掘实例分析，涵盖疾病预测、患者行为模式识别等领域，旨在帮助数据分析人员提升在医疗健康领域的应用技能。 数据挖掘案例解析 一、本次数据分析任务是基于提供的2019年xx医院销售数据.xlsx文件进行的。首先读取该文件，并输出前五行以确认数据无误。 二、在完成初步的数据导入后，接下来需要对原始数据进行清洗和预处理： 1. 将“购药时间”这一列名修改为更具描述性的“销售时间”，以便于后续分析。 2. 对缺失值进行合理填补或删除操作，确保数据集的完整性和一致性。 3. 转换数值类型：将涉及数量、金额等关键字段的数据类型由文本转换成浮点型（float），以支持更精确的计算和统计。 4. 日期格式调整：去除销售时间中的星期信息，并保留完整的日期格式，便于后续的时间序列分析及排序操作。 5. 将所有非标准格式的日期字符串统一为标准日期形式，以便于进一步处理与可视化展示。 6. 按照“销售时间”字段对整个数据集进行升序排列，确保了按时间顺序的数据列表。 三、基于清洗后的数据集，我们将从以下四个维度来分析业务表现： 1. **月均销售次数**：通过计算每个月的总消费记录除以总的月份数量得出。具体而言，在同一社区卡号和相同日期（视为同一次交易）的情况下进行合并统计。 2. **月均销售额**：该指标反映的是每月实际收入总额，即所有实收金额之和再平均分配到各个月份中去。 3. **客单价**：计算总消费额除以总的销售次数得到。这能够直观地反映出每位顾客在店内的平均花费水平。 4. **报销差额**：通过比较应收与实际收到的款项之间的差距，可以揭示出医院是否存在未结算或退款等情况。 四、最后，我们将根据上述分析结果按月绘制折线图来展示销售趋势和变化情况。