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DPCデータの分析とかやるブログ

DPCデータの分析なんかをテキトーにやってます。

DPC入院料を月別/科別に可視化する

さて今日も元気にJavaScriptでガンガンフロントを書いていきましょう!
…という趣旨の記事を書きそうになって正気に返ったスタゲイラです。こんばんは。
えーと。ここしばらくはこんな本を読んでました。

Reactビギナーズガイド ―コンポーネントベースのフロントエンド開発入門

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このままだと、ブログが「日曜プログラマのWebサイト作り」になってしまうので、路線を戻します。
今回はSQLからは離れて、既に「DPC入院料」「科名」「診療月」が入ったデータセットがあるものと仮定し、簡単な可視化をやってみましょう。
使うのはpandasのプロット機能と、seabornです。
Jupyter Notebookをそのまま載せてみました。実務でも、大体こんな感じでやってます。

DPC入院料のグラフ化テスト

実務では月別の推移を見ることが多いです。
そして、大雑把に「今月は入院料が高い」「今月はなんか低い」と分かったら、そこから細かく見ていくわけですが、真っ先に切り分けるのは診療科であることが殆どです。
このように時系列を折れ線グラフで描いたり、分布をヒストグラムや箱ひげ図で確認するのはとても重要です。 分布に異常がないかヒストグラムでチェックして、箱ひげ図で異常値がないか見る感じですね。
最後に外れ値除去を行って再び箱ひげ図を見る、なんてこともやってます。