https://github.com/albertofaraujo/sql_eda_hospitalar

O propósito desta análise de dados é responder às questões empresariais apresentadas pela administração do hospital. Estes insights serão fundamentais para orientar decisões de natureza financeira e logística.
https://github.com/albertofaraujo/sql_eda_hospitalar

azure eda hospitalar sql

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O propósito desta análise de dados é responder às questões empresariais apresentadas pela administração do hospital. Estes insights serão fundamentais para orientar decisões de natureza financeira e logística.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/albertofaraujo/sql_eda_hospitalar
• Owner: AlbertoFAraujo
• Created: 2024-05-28T18:32:46.000Z (about 2 years ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-05-29T14:37:15.000Z (about 2 years ago)
• Last Synced: 2025-02-01T15:46:05.818Z (over 1 year ago)
• Topics: azure, eda, hospitalar, sql
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 728 KB
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• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

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README

          
![image](https://github.com/AlbertoFAraujo/SQL_EDA_Hospitalar/assets/105552990/86c2a4d4-8ffe-47ae-b499-0e6a3a462378)

### Tecnologias utilizadas: 

| [](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/sql-server/?view=sql-server-ver16) | [](https://azure.microsoft.com/pt-br/products/data-studio/) |

|:---:|:---:|

| SQL | Azure Data |

- **SQL**: Linguagem padrão para consulta e manipulação de bancos de dados relacionais, permitindo operações como consulta, inserção, atualização e exclusão de dados.

- **Azure Data Studio**: Ferramenta de gerenciamento de banco de dados desenvolvida pela Microsoft, permitindo desenvolvimento, administração e operações de bancos de dados relacionais e não relacionais, com suporte a múltiplos sistemas operacionais e extensões para funcionalidades adicionais.



### Sobre a base de Dados e Objetivo

Trata-se de uma base de dados hospitalar contendo informações sobre as classes dos procedimentos, tipo de convênio, nome dos médicos,  informações de pacientes (admissão, alta, gênero, data de nascimento..), além de outras informações como financeiras, acomodações e afins.

O propósito desta análise de dados é responder às questões empresariais apresentadas pela administração do hospital. Estes insights serão fundamentais para orientar decisões de natureza financeira e logística. Além disso, servirão como base para a futura elaboração de um painel de indicadores visuais.

1. Quais as classes de procedimentos que mais realizamos na unidade?

2. Quais convênios nos geram maior faturamento?

3. Qual a taxa de mortalidade?

4. Qual é o TMP (Tempo Médio de Permanência) dos pacientes?

5. Qual o número de Admissões?

6. Qual o número de Altas?

7. Qual a distribuição de admissões por gênero?

8. Qual os três médicos com maior número de pacientes atendidos?

9. Qual os três médicos com maior número de faturamento?

10. Qual a idade máxima, mínima, média e desvio dos pacientes?

11. Qual a frequência absoluta e relativa por idade dos pacientes?

12. Qual os quartis da distribuição das idades e limites superiores e inferiores de outliers?

13. Faixa etária com maior faturamento (dividir em 5 grupos)

14. Frequência absoluta e relativa das acomodações por quantidade de pacientes?

15. Percentual de altas por gênero

Embora o Azure Data Studio gere automaticamente gráficos nos outputs, a ideia desta exploração é apenas responder as questões mencionadas.

> **Créditos da base de dados:** Xperium Treinamentos