Sağlık Verileriyle İlk Veri Analizi Projesi: Adım Adım Rehber

İlk veri analizi projesinde sağlık verilerini işlemek, kurumsal kararlar için önemli bir adım olduğunu fark ettim. Bu süreçte veri temizliğinden analizlere kadar birçok teknik uyguladım ve ilk deneyimlerimden önemli dersler çıkardım. İşte bu yolculuğun detayları.

Veri Temizleme: Tutarsızlıklarla Mücadele

Veri analizi projelerinin en kritik aşaması veri temizliğidir. Sağlık verilerinde karşılaştığım en yaygın sorunlardan biri kategorik verilerin tutarsızlıklarıydı. Örneğin, cinsiyet alanında erkek, male ve m gibi farklı değerler bulunuyordu. Bu durumları standartlaştırmak için tüm m değerlerini erkek olarak değiştirdim. Benzer şekilde, kan gruplarında O- ve O-ve gibi eş anlamlılar mevcuttu. Bu tutarsızlıkları gidermek için tüm kan grubu değerlerini uluslararası standartlara uygun şekilde düzenledim.

Tıbbi durumların yazımında da büyük farklılıklar gözlemledim. Bazı durumlar tamamen küçük harflerle yazılmışken, diğerleri sadece ilk harfleri büyük olarak yazılmıştı. Bu durumları düzeltmek için her kelimenin ilk harfini büyük harfe çevirdim. Faturalandırma miktarlarında ise 6452O gibi bir hata tespit ettim; burada O harfinin sayı olarak algılanması gerekiyordu. Bu tür basit ama kritik hataların analiz sonuçlarını önemli ölçüde etkileyebileceğini gördüm.

Yaş Gruplarına Göre Hasta Analizi

Veri temizliği tamamlandıktan sonra analizlere geçtim. İlk olarak hasta verilerini yaş gruplarına göre sınıflandırdım. Bu sınıflandırmayı yaparken üç ana kategori belirledim:

• Genç (30 yaş altı)
• Orta yaşlı (30-60 yaş arası)
• Yaşlı (60 yaş üstü)

Orta yaşlı hastaların hastaneye başvuru sayısının en yüksek olduğunu tespit ettim. Ancak ilginç bir şekilde, yaşlı hastaların ortalama faturalandırma miktarının en yüksek olduğunu gördüm. Bu durum, yaşlı bireylerin tedavi maliyetlerinin daha yüksek olduğunu gösteriyor. Bu analiz, hastane yönetiminin kaynak tahsisi konusunda önemli kararlar almasına yardımcı olabilir.

Başvuru Türlerinin ve Sigorta Sağlayıcılarının Etkisi

Hasta başvurularını acil, elektif ve acil olmayan acil durumlar olarak üçe ayırdım. Acil durumlarda hastaneye başvuran hasta sayısının en yüksek olduğunu gözlemledim. Ayrıca, acil durumlarda hastaların ortalama faturalandırma miktarının diğer kategorilere göre daha yüksek olduğunu tespit ettim. Bu durum, acil durumlarda daha yoğun ve pahalı tedavilerin uygulandığını gösteriyor.

Sigorta sağlayıcıları açısından en yaygın kullanılan sigortanın Medicare olduğunu gördüm. Ancak, Cigna sigortasına sahip hastaların ortalama faturalandırma miktarının en yüksek olduğunu tespit ettim. Bu analiz, sigorta şirketlerinin fiyatlandırma politikalarını değerlendirmek için kullanılabilir.

İlaç ve Kan Grubu Analizleri

Beş farklı ilaç türü üzerinde yaptığım analizde, en fazla hastanın penisilin kullandığını gördüm. Ancak, Lipitor kullanan hastaların ortalama faturalandırma miktarının en yüksek olduğunu tespit ettim. Bu durum, Lipitor'un daha karmaşık veya maliyetli tedavilerde kullanıldığını gösterebilir.

Kan grubu analizinde ise AB- kan grubuna sahip hastaların sayısının en yüksek olduğunu gözlemledim. Bu bilgiler, kan bankaları ve tıbbi acil durumlar için önemli olabilir. Ayrıca, kan grubu dağılımını tıbbi durumlara göre filtreleyerek daha derinlemesine analizler gerçekleştirdim.

Cinsiyet Dağılımı ve Tedavi Sonuçları

Hasta verilerini cinsiyet bazında incelediğimde, kadın hastaların hastaneye başvuru sayısının erkek hastalara göre daha yüksek olduğunu tespit ettim. Ayrıca, tıbbi durumlara ve yaş gruplarına göre cinsiyet dağılımını filtreleyerek daha ayrıntılı analizler yaptım.

Tedavi sonuçları açısından, hastaların çoğunluğunun tedavi sonrasında anormal sonuçlara sahip olduğunu gördüm. Bu durum, tedavi sürecinin iyileştirilmesi gerektiğini gösterebilir. Ayrıca, tedavi sonuçlarını ilaç türlerine göre filtreleyerek hangi ilaçların daha etkili olduğunu değerlendirdim.

İlk Projeden Çıkarılan Dersler ve Gelecek Adımlar

Bu ilk veri analizi projesinden birçok önemli ders çıkardım. Veri temizliğinin ne kadar kritik olduğunu bir kez daha anladım. Ayrıca, analiz sonuçlarının görselleştirilmesi ve raporlanmasının da önemli olduğunu gördüm. Gelecekte daha büyük veri setleri üzerinde çalışarak analiz yeteneklerimi geliştirmeyi planlıyorum. Ayrıca, Python ve SQL gibi araçları kullanarak veri analizi süreçlerini otomatikleştirmeyi hedefliyorum. Bu proje, veri analizi kariyerimin sadece başlangıcı ve bundan sonra daha da derinlemesine projeler üzerinde çalışacağım.